Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : UMR AGAP Institut, CIRAD, Montpellier
Durée : 6 mois
Contact : frederic.boudon@cirad.fr
Date limite de publication : 2024-12-30

Contexte :
Pour analyser finement le fonctionnement et la croissance des plantes, les modèles structure-fonction de plantes (FSPM) prennent en compte la structure modulaire des plantes, leur distribution spatiale 3D, leur fonctionnement interne en interaction avec l’environnement (Prusinkiewicz, 2004 ; Fourcaud et al., 2008 ; Louarn et Song 2020). Leur développement est motivé par l’idée que la structure tridimensionnelle des plantes forme son interface avec l’environnement et module sa croissance et sa productivité (Costes et al., 2006). Ils ont notamment été utilisés pour la modélisation d’arbres fruitiers (Costes et al., 2008 ; Allen et al., 2005 ; Lescourret et al., 2011 ; Boudon et al., 2020) chez lesquels la compétition interne pour les ressources entre organes nécessite d’avoir des représentations dynamiques spatialisées. Un verrou majeur de cette approche est la paramétrisation du modèle qui rend difficile son adoption pour construire des outils d’aide à la décision pour la gestion des vergers (DeJong, 2019) et plus généralement qui freine son utilisation dans la communauté scientifique.

La télédétection, couplée au traitement de données par deep learning, ont un potentiel important pour aider à la caractérisation du fonctionnement et de la croissance des plantes et donc paramétrer de tels modèles. En particulier, la disponibilité récente de caméras (RGB, Lidar, thermique, etc.) et vecteurs (drone, phénomobile, etc) permet d’envisager des solutions innovantes pour le phénotypage haut débit et le suivi des cultures. Récemment de nombreuses initiatives visent à automatiser le phénotypage des plantes, mais se concentrent sur un ensemble limité de traits, souvent peu compatible avec la définition d’un FSPM (Streit et al., 2023). L’objectif de ce stage est de rapprocher méthodes de phénotypage haut débit des vergers et construction d’un modèle 3D détaillé d’arbres fruitiers, en prenant comme cas d’application les pommiers.

Sujet :
L’objectif premier de ce stage sera d’extraire des règles de développement et de ramification à partir de reconstructions 3D issues de scans LiDAR en hiver par des méthodes d’assimilation de données, basées sur du machine ou deep learning (i.e. CNNS, RNNs, LSTMs et Transformers). Le second objectif sera de réaliser une première étape de reformulation d’un modèle FSPM d’arbre fruitier, MAppleT (Costes et al., 2008) pour préparer son couplage avec les données numériques issues de différents protocoles d’acquisition (LiDAR, imagerie aéroportée).

• Le stage débutera par une analyse bibliographique des traits accessibles par phénotypage pour la modélisation structure-fonction. Un bilan sera fait des différents traits mesurés par phénotypage LiDAR et imagerie qui seront mis en regard des paramètres des modèles de simulation. En particulier, les aspects de topologie de l’architecture des arbres, notamment leur ramification seront analysés.
• A partir de reconstructions issues de scans LiDAR en hiver, des méthodes d’assimilation de données, basées sur des méthodes de machine ou deep learning, pour permettre de reproduire les séquences d’événements développementaux observées en fonction des génotypes, seront développées. Pour modéliser et simuler ces séquences, différents types d’architecture de réseaux seront testés, (i.e. CNNS, RNNs, LSTMs et Transformers). Les séquences déduites de la reconstruction 3D devront prendre en compte l’incertitude des mesures. Les modèles initiaux de séquences de ramification, construits à partir de modèles de semi chaînes de Markov cachées, seront utilisés pour pré-entraîner les modèles de réseaux. Ceux-ci seront évalués pour leur capacité à prendre en compte les effets génotypiques.
• Le FSPM MappleT sera ensuite modifié pour prendre en compte ce nouveau type de modélisation des paramètres de ramification, basé sur la donnée. Des validations en termes de quantité d’organes reconstruites, de volume de plantes, etc. seront mise en place.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :
– Dernière année de Formation Supérieure BAC + 5
– Connaissances : Master en maths-infos, programmation en langage Python, des connaissances en statistiques seront appréciées
– Compétences opérationnelles : Goût pour le travail en équipe et l’inter-disciplinarité
– Langues : français, anglais

Adresse d’emploi :
Avenue Agropolis TA A-108 / 01
34398 Montpellier Cedex 5, France

Document attaché : 202410090946_stageM2-assimilation-vf.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : IRISA, Université Bretagne Sud
Durée : 6 mois
Contact : minh-tan.pham@univ-ubs.fr
Date limite de publication : 2024-12-31

Contexte :
For information, please consult the offer on this link:
http://www-obelix.irisa.fr/files/2024/10/Master_topic_ship_detection_2024.pdf

Sujet :
Keywords: Deep learning, small object detection, anchor-free detection, ship detection, Sentinel-2

Profil du candidat :
Student Master 2, Ecole d’Ing´enieur or equivalent with excellent academic track;
Ability to communicate in English;

Formation et compétences requises :
Background in computer science and/or machine/statistical learning and/or applied mathematics for signal and image processing;
Excellent programming in Python (familiar with one of deep learning packages is a must,
preferable PyTorch).

Adresse d’emploi :
The expected intern will join the OBELIX research group (www.irisa.fr/obelix) from IRISA (UMR 6074) is located in the UBS (Universit´e Bretagne Sud) campus in Vannes 56000, France.

Document attaché : 202410090849_Master_topic_ship_detection_2024.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire MAP5, Université Paris-Cité,
Durée : 4-6 months + opportu
Contact : anne.sabourin@u-paris.fr
Date limite de publication : 2025-05-04

Contexte :
The internship is intended to lead to a PhD thesis if everything goes as planned. The PhD will be funded by the ANR project EXSTA led by A. Sabourin. The Phd Candidate will benefit from interactions with other researchers in the field e.g. through workshops organised within the project’s framework, in addition to usual participation in conferences.

Sujet :
Context: Extreme Value Theory (EVT) is a field of probability and statistics concerned with tails of distributions, that is, regions of the sample space located far away from the bulk, associated with rare and extreme events. Poviding probabilistic descriptions and statistical inference methods for the tails requires sound theoretical assumptions pertaining to the theory of regular variation and maximum domains of attraction, ensuring that a limit distribution of extremes exists. This setting encompasses a wide range of applications in various disciplines where extremes have tremendous impact, such as climate science, insurance, environmental risks and industrial monitoring systems [1].

In a supervised learning framework, the goal is to learn a good prediction function to predict new, unobserved labels. In many contexts (covariate-shifts, climate change), extrapolation (or out-of-sample) properties of the predictors thus constructed are crucial, and obtaining good generalization properties on unobserved regions of the covariate space is key. Recently, there has been significant interest in the ML literature regarding out-of-domain generalization (see e.g. [2]).

Recent works [3,4,5] focus on the problem of learning a tail predictor based on a small of the most, with non-asymptotic guarantees regarding the risk on extreme regions . For simplicity, the theoretical study in both works is limited to Empirical Risk Minimization (ERM) algorithms without a penalty term. In addition, the regression problem analysed in [5] covers least squares regression only. Also, with heavy-tailed targets, non-linear transformations of the target are required in order to satisfy boundedness assumptions.

Research Objectives: The general purpose of this internship and subsequent thesis is to extend the scope of applications of the supervised learning methods described above to a wider class of learning algorithms. One main limitation of least squares regression is that the optimal predictor (i.e. the conditional expectation given the covariate) is not invariant under non-linear transformations of the target. As a starting point, the least-squares framework will be extended to the quantile regression framework which, in contrast to least squares, is compatible with non-linear transformations. From a statistical learning perspective, we shall extend the ERM framework considered thus far to encompass penalized risk minimizations procedures amenable to high dimensional covariates or non-linear regression functions. SVM quantile regression [6] is a natural candidate for this purpose. The goal will be to obtain finite sample guarantees on the generalization error of quantile regression functions learnt with the a subsample made of the largest observations and hopefully recover learning rates of comparable order as the ones obtained in the classical framework, with the full sample size n replaced with the reduced sample size. The bottleneck is that these largest observations may not be considered as an independent sample because they are order statistics of a full sample. However it is anticipated that proof techniques from recent works [7,8,9] based on conditioning arguments and concentration inequalities incorporating (small) variance terms can be leveraged for this purpose.

References
[1] Beirlant, J., Goegebeur, Y., Segers, J., and Teugels, J. L. (2004). Statistics of Extremes: Theory and
Applications, volume 558. John Wiley & Sons.

[2] Zhou, K., Liu, Z., Qiao, Y., Xiang, T., and Loy, C. C. (2022). Domain generalization: A survey. IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(4):4396–4415.

[3] Jalalzai, H., Clémençon, S., and Sabourin, A. (2018). On binary classification in extreme regions. In
NeurIPS Proceedings, volume 31.

[4] Clémençon, S., Jalalzai, H., Lhaut, S., Sabourin, A., and Segers, J. (2023). Concentration bounds for the
empirical angular measure with statistical learning applications. Bernoulli, 29(4):2797–2827.

[5] Huet, N., Clémençon, S., and Sabourin, A. (2023). On Regression in Extreme Regions. arXiv preprint
arXiv:2303.03084.

[6] Takeuchi, I., Le, Q. V., Sears, T. D., Smola, A. J., and Williams, C. (2006). Nonparametric quantile
estimation. Journal of machine learning research, 7(7).

Supervisory Team/contact: Anne Sabourin (MAP5, Université Paris-Cité), Clément Dombry (LMB, Université de Franche-Comté)

Profil du candidat :
Master’s student (2nd year) in Applied Mathematics/Statistics/Statistical Machine Learning with an excellent track record and a strong interest for mathematical statistics and learning theory. Some knowledge of R or Python.

Application to the PhD thesis from candidates having already graduated from a Master’s program will also be considered.

Formation et compétences requises :
Being enrolled in or having graduated from a Master’s program in Mathematics/Statistics/Statistical Machine Learning

Adresse d’emploi :
Laboratoire MAP5, Université Paris Cité, 45 rue des Saint Pères, Paris.

Document attaché : 202410081334_offreStage2024.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : ICube
Durée : 6 mois
Contact : nicolas.lachiche@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-05-04

Contexte :
Collaboration avec le service de réanimation de l’hôpital de Hautepierre à Strasbourg

Sujet :
Description de l’offre

Les patients admis en réanimation médicale sont souvent atteints de maladies graves, voire potentiellement mortelles, nécessitant de multiples traitements. L’incidence des interactions médicamenteuses y est donc élevée, avec des conséquences parfois sévères, telles qu’une exacerbation des effets secondaires ou une augmentation de la toxicité des médicaments.
De plus, ces patients présentent fréquemment des insuffisances rénale et/ou hépatique, ce qui peut entraîner des surdosages médicamenteux en raison d’une élimination altérée. Cela complexifie davantage la tâche du prescripteur, qui doit quotidiennement évaluer le rapport bénéfice/risque des traitements administrés.
Aujourd’hui, un grand nombre de données sont automatiquement collectées chez les patients de réanimation. L’objectif de ce stage est d’utiliser ces informations pour apprendre à détecter les interactions médicamenteuses et ainsi assister le clinicien dans ses décisions thérapeutiques.
Dans le cadre de ce projet, nous nous concentrerons sur l’allongement de l’intervalle QT comme indicateur mesurable des interactions médicamenteuses touchant le cœur. Cet intervalle, mesuré sur l’électrocardiogramme, est influencé par de nombreux facteurs et médicaments (CredibleMeds). En cas d’allongement excessif, il peut induire des troubles du rythme cardiaque
potentiellement mortels.

Travail à réaliser

– Calculer l’intervalle QT à partir des électrocardiogrammes en utilisant les librairies de traitement
du signal existantes
– Vérifier l’influence de situations et médicaments connus sur le QT extrait des bases de données
– Identifier et extraire les médicaments et autres informations pertinentes des données
– Utiliser des algorithmes d’apprentissage machine pour prédire la variation du QT

Profil du candidat :
Bac +4-5 en informatique, science des données, intelligence artificielle, apprentissage automatique

Formation et compétences requises :
Python et les librairies classiques de l’apprentissage profond et des séries temporelles

Adresse d’emploi :
ICube
300 Boulevard Brant
67412 Illkirch

Document attaché : 202410071201_StageM2_Interactions2024.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : DSChem/– — –

Laboratoire/Entreprise : CEA
Durée : 6 mois
Contact : etienne.thevenot@cea.fr
Date limite de publication : 2024-11-30

Contexte :
La spectrométrie de masse haute résolution couplée à la chromatographie liquide (LC-HRMS) est une technologie puissante en santé pour détecter et caractériser l’ensemble des petites molécules dans un échantillon biologique (métabolomique), afin de découvrir de nouveaux biomarqueurs et médicaments. L’identification des métabolites (i.e. la détermination de leur structure 2D) à partir de l’analyse du spectre de masse obtenu après fragmentation du composé (MS/MS) représente un défi majeur en raison de la taille limitée des bases de données de spectres de référence expérimentaux comparée à la diversité chimique du métabolome. C’est pourquoi les approches in silico, et en particulier les méthodes d’apprentissage statistique se sont développées ces dernières années [1] pour prédire à partir d’un spectre MS/MS (liste de pics correspondant à des couples « masse, intensité ») une représentation de la molécule et/ou de son processus de fragmentation en sous-structures sous forme de descripteurs chimiques ou de chaine de caractères (e.g. SMILES). Toutefois, les performances des modèles actuels restent limitées à 26% de prédiction correcte de la structure 2D. Pour enrichir l’information chimique dans les spectres MS/MS, notre laboratoire a développé de nouvelles approches expérimentales multiplexées qui permettent d’acquérir en parallèle une grande quantité de spectres sur le même composé dans des conditions de fragmentation distinctes.

Sujet :
L’objectif du stage est de développer de nouveaux modèles d’apprentissage profond pour l’identification structurale à partir des données MS/MS multiplexées. A partir d’une base de données originale de composés récemment caractérisés expérimentalement de manière approfondie au laboratoire, les performances prédictives des modèles de l’état de l’art seront d’abord évaluées (e.g. par prédiction de descripteurs chimiques ou de SMILES grâce à un transformer ou un auto-encoder [2]). Un nouveau type d’architecture sera ensuite développé pour intégrer l’ensemble des informations multiplexées et montrer leur impact sur la qualité de la prédiction. L’ensemble des algorithmes seront implémentés avec les librairies PyTorch et RDKit notamment, et appliqués à la recherche de biomarqueurs dans les données de plusieurs cohortes cliniques disponibles au laboratoire.
Mots clés : apprentissage statistique, théorie des graphes, chimie numérique, spectrométrie de masse, santé
Références :
[1] Liu et al. (2021) Current and future deep learning algorithms for tandem mass spectrometry (MS/MS)-based small molecule structure elucidation. Rapid Commun Mass Spectrom, DOI:10.1002/rcm.9120.
[2] Russo et al. (2024) Machine learning methods for compound annotation in non-targeted mass spectrometry—A brief overview of fingerprinting, in silico fragmentation and de novo methods. Rapid Commun Mass Spectrom. DOI: 10.1002/rcm.9876.

Profil du candidat :
Nous recherchons un.e candidat.e avec un bon dossier en mathématiques appliquées (apprentissage statistique, théorie des graphes) et motivé.e par les applications multidisciplinaires (chimie, physique, biologie).

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Le stage s’effectuera au centre CEA de Saclay, dans l’équipe science des données métabolomiques du laboratoire Innovations en Spectrométrie de Masse pour la Santé.
Merci d’adresser votre candidature (CV détaillé, lettre de motivation, notes de licence et master et nom de deux référents) à :
Etienne Thévenot (etienne.thevenot@cea.fr)
Equipe sciences des données (https://odisce.github.io)
Laboratoire Innovations en Spectrométrie de Masse pour la Santé (LI-MS)
UMR Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS)
CEA, Centre de Saclay, F-91191 Gif sur Yvette, France

Document attaché : 202410041921_240924_stage_M2_cea_ai-ms2_EThevenot.pdf