ML4Oceans school 2026 @Paris – Machine learning for oceanography

Date : 2026-06-29 => 2026-07-03
Lieu : SCAI, Sorbonne Université, 4 place Jussieu, 75005 Paris

Bonjour, (english version bellow)

Voici l’annonce de la troisième édition de notre école d’été ML4Océans sur l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique en océanographie biologique ! L’école se déroulera (en anglais) du 29 juin au 3 juillet 2026 dans les locaux de SCAI à Sorbonne Université à Paris (métro Jussieu).

https://scai.sorbonne-universite.fr/public/events/view/c3ad7935d13e318f1a8b/1

Public visé : doctorant.e.s, post-doctorant.e.s. Candidatures avant le 24 avril.

https://framaforms.org/ml4oceans-school-2026-1771511802

N’hésitez pas à faire suivre à vos réseaux ou aux personnes qui pourraient être intéressées !

Cordialement,

Sakina-Dorothée Ayata et Jean-Olivier Irisson.

English version:
####################

Dear all,

Here is the announcement for the third edition of our ML4Océans summer school on the use of machine learning methods in biological oceanography! The school will take place (in English) from 29 June to 3 July 2026 at the SCAI premises at Sorbonne University in Paris (Jussieu metro station).

https://scai.sorbonne-universite.fr/public/events/view/c3ad7935d13e318f1a8b/1

Target audience: doctoral students, postdoctoral researchers. Applications must be submitted by 24 April.

https://framaforms.org/ml4oceans-school-2026-1771511802

Please feel free to share this with your networks or anyone who might be interested!

Best regards,

Sakina-Dorothée Ayata et Jean-Olivier Irisson.

Lien direct


Notre site web : www.madics.fr
Suivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
Pour vous désabonner de la liste, suivre ce lien.

Junior group leaders in AI and data science at the Paris Brain Institute

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

Laboratoire/Entreprise : Paris Brain Institute – Institut du Cerveau
Durée : 5 years
Contact : center.ai.datascience@icm-institute.org
Date limite de publication : 2026-04-27

Contexte :
The Paris Brain Institute (Institut du Cerveau) is an internationally renowned institute dedicated to advancing understanding of the brain and improving brain health across the whole spectrum of neurological and psychiatric disorders. It is located on the campus of the Pitié-Salpêtrière hospital, in downtown Paris, the largest hospital in Europe for brain disorders. The Paris Brain Institute is supported by a private not-for-profit foundation working in synergy with French public bodies, and affiliated with Sorbonne Université, CNRS and Inserm. It also has two joint research teams with Inria

The Paris Brain Institute has recently launched an ambitious center for AI and data science, currently gathering about 100 people with the objective of scaling up to 150. The aim of the Center is to make the Paris Brain Institute an international hub in AI and data science for neuroscience, resulting in disruptive methodological advances and in major breakthroughs in understanding, preventing and treating brain disorders. The AI Center is housed in a modern building, a 5-minute walk from the main building.

Sujet :
The Paris Brain Institute (https://parisbraininstitute.org/) seeks to recruit Junior Group Leaders in the fields of AI, data science and computational sciences to address key challenges in brain health and neuroscience.

Areas of interest include, but are not limited to:
AI and data science for omics data
AI for drug discovery and repositioning
Computational modelling and AI for cognitive science
Data science approaches for epidemiology
Integration of multimodal data
“NeuroAI” research at the interface of AI and neuroscience
Validation and benchmarking of AI systems

The Junior Group Leader will be recruited for five years, as a principal investigator, with a competitive salary. They will be awarded an attractive start-up package for kick-starting their group.

For more details, please refer to the call content and application platform: https://institut-du-cerveau.wiin.io/en/applications/call-for-juniorgroupleaders

Application deadline: April 26th, 2026, 23h59 CET

Approximate schedule
End of May 2026 – First shortlisting and notification of potential interview date
Early July 2026 – On-site interviews at the Paris Brain Institute (Paris, France)
July 2026 – Notification of result
From October 2026 – Start of the position (starting date is negotiable)

Profil du candidat :
The following are not requirements, but we are typically looking for applicants with:
– Proven excellence in scientific research, demonstrated by publications in international, peer-reviewed journals and/or conferences
– Track record of innovative research in the design and/or use of AI, data science and/or computational approaches
– Strong motivation to pursue a research program addressing new challenges in AI, data science and/or computational science to advance neuroscience and brain health
– Collaborative mindset and eagerness to leverage synergies within the Paris Brain Institute and its network
– Not more than 7 years of academic age (“Academic age” is the number of years after the date of the PhD defense, from which can be deducted durations related to matters such as maternity, paternity, or parental leave, illness, national service, clinical activities etc. Please refer to the application template for specific details.)

Formation et compétences requises :
Requirements
To be eligible, the applicant must:
– Hold a PhD or equivalent doctoral degree
– Have an international dimension, namely the applicant should meet one of the two following conditions: i) has obtained their PhD outside France OR ii) has spent at least 18 months outside France after their PhD when the call opens

Adresse d’emploi :
47 boulevard de l’hopital, 75013 Paris, France

Document attaché : 202602191551_FINAL – A1 – Call for junior group leaders in AI and data science.pdf

Conférence sur l’Apprentissage (CAp), July 6-8, Montpellier

Date : 2026-07-06 => 2026-07-10
Lieu : Montpellier

(Apologies for cross-posting)

Dear all,

SSFAM (Société Savante Française d’Apprentissage Machine) and AFRIF (Association Française pour la Reconnaissance et l’Interprétation des Formes) are jointly organizing the CAp (Conférence sur l’Apprentissage automatique) and RFIAP (Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception) conferences, which will take place on July 6-8 2026 at the Université de Montpellier, Faculté des Sciences. These two communities share many common research challenges, and we expect that this co-location will foster highly productive discussions. While the conferences maintain separate submission processes, several joint sessions are planned.

CAp is France’s annual gathering of researchers in machine learning and related fields. Its primary goal is to showcase recently accepted or ongoing research of international quality, giving researchers (in particular PhD students and postdocs) the opportunity to present their work and expand their professional network in a positive and welcoming environment.

Website: https://caprfiap2026.sciencesconf.org/

Confirmed keynote speakers: Anna Korba (ENSAE/CREST), Gül Varol (LIGM/A3SI/Imagine, École des Ponts ParisTech), Christian Wolf (Naver Labs Europe)
Key Dates and Deadlines

Conference: 6-8 July 2026
Submission deadline: March 27, 4pm (Paris time)
Notification to authors: May 7
Early bird registration deadline: May 31

Call for papers: We encourage several kinds of submissions

Papers recently accepted (2025 or 2026) at major international conferences of the field (NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS, etc). These papers should be submitted in their original conference format and will be automatically accepted at CAp after a simple verification that the paper’s topic fits the conference scope. Note: this year we will open a specific track to accommodate papers accepted at ICML 2026 (more details will be added later).

Long original papers (max 12 pages) and short original papers (max 8 pages). They will receive at least two reviews.

Submitted papers can be either in English or in French. There will be no proceedings. More information: https://caprfiap2026.sciencesconf.org/page/cfpcap

CAp/RFIAP organizing committee:

Aurélien Bellet (Antenne Inria de l’Université de Montpellier)
Dino Ienco (Inrae)
Julie Josse (Antenne Inria de l’Université de Montpellier)
Anne Laurent (Université de Montpellier)
Nicolas Meyer (Université de Montpellier)
Joseph Salmon (Antenne Inria de l’Université de Montpellier)
Maximilien Servajean (Université Paul Valéry)

CAp program chairs:

Aurélien Bellet (Antenne Inria de l’Université de Montpellier)
Joseph Salmon (Antenne Inria de l’Université de Montpellier)

We hope many of you will submit and attend to make this new edition a great success!

The organizers

Lien direct


Notre site web : www.madics.fr
Suivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
Pour vous désabonner de la liste, suivre ce lien.

Ingénieure ou ingénieur de recherche en intégration d’un outil de recherche clinique avec des montres connectées

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

Laboratoire/Entreprise : IMT Atlantique
Durée : 11 mois
Contact : sorin.moga@imt-atlantique.fr
Date limite de publication : 2026-03-01

Contexte :

Sujet :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/ingenieure-ou-ingenieur-de-recherche-en-integration-dun-outil-de-recherche-clinique-avec-des-montres-connectees-cdd-11-mois

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Brest

Poste de Professeur⋅e des Universités va être ouvert en section 27 au laboratoire VERIMAG et à Grenoble-INP Ensimag

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

Laboratoire/Entreprise : VERIMAG / Grenoble INP-Ensimag, UGA
Durée : poste permanent
Contact : david.monniaux@univ-grenoble-alpes.fr
Date limite de publication : 2026-06-01

Contexte :

Sujet :
Un poste de Professeur⋅e des Universités va être ouvert en section 27
au laboratoire VERIMAG et à Grenoble-INP Ensimag pour la campagne
synchronisée 2026.

Contacts :
– David Monniaux pour la
recherche ;
– Christophe Picard et Emmanuel
Maître pour l’enseignement.

Profil du candidat :
Le profil recherche de ce poste est à l’intersection entre
l’intelligence artificielle et les sciences du logiciel et les méthodes
formelles. Parmi les thématiques possibles, on pourra citer :

* l’apprentissage automatique de confiance
* l’apprentissage automatique explicable
* le monitoring de systèmes issus de l’apprentissage automatique
* la vérification de propriétés sur des systèmes issus de
l’apprentissage automatique
* l’apprentissage automatique de lois de commandes
* l’utilisation de l’apprentissage automatique pour le développement de
logiciels vérifiés
* l’utilisation de l’apprentissage automatique pour la preuve
automatisée de théorèmes
* recherche de vulnérabilités de sécurité aidée par l’apprentissage
automatique
* sûreté et sécurité des modèles de langage

Cette liste n’est pas exhaustive et toute proposition de thème connexe
en lien avec les domaines de recherche du laboratoire pourra être
considérée.

Côté enseignement, outre les enseignements d’informatique traditionnels
de cycle ingénieur (en algorithmique et programmation notamment), il
est attendu de la personne recrutée qu’elle s’investisse en particulier
dans l’enseignement et l’animation des parcours autour de
l’intelligence artificielle, à la fois en cycle ingénieur et en master,
en développant également des enseignements autour des enjeux
socio-environnementaux de l’IA et de l’explicabilité.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Ensimag
681 rue de la Passerelle
38400 Saint Martin d’Hères

Laboratoire VERIMAG
150 place du Torrent
38400 Saint MArtin d’Hères

PHD position : Meta-Learning and Artificial General Intelligence for a Computational Theory of Assistance to Human Learning

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

Laboratoire/Entreprise : LITIS-INSA Rouen
Durée : 3 ans
Contact : aomar.osmani@insa-rouen.fr
Date limite de publication : 2026-09-01

Contexte :
Thèse financée dans le cadre des allocations de recherche état/région.

Sujet :
Meta-Learning and Artificial General Intelligence for a
Computational Theory of Assistance to Human Learning

Profil du candidat :
Nous recherchons un(e) candidat(e) issu(e) d’un M2 ou diplôme d’ingénieur en informatique, data science, IA ou sciences cognitives computationnelles, en mathématiques avec une forte appétence pour
la recherche.

Compétences souhaitées :
— bases solides en ML/DL ;
— intérêt pour les sciences cognitives, les sciences de l’éducation, ou l’optimisation ;
— goût pour la modélisation mathématique et pour la modélisation et la programmation ;

— des connaissances en méta-apprentissage, RL, modèles séquentiels (RNN/Transformers) consti-
tuent un plus.

Environnement :
— Projet pluridisciplinaire (IA, sciences cognitives, ingénierie pédagogique) à fort impact sociétal ;
— ressources de calcul et données pour des expérimentations à grande échelle ;
— valorisation attendue dans des conférences internationales (NeurIPS, ICLR, AIED, etc.).

Formation et compétences requises :
ML/DL, programmation (Python), expérience PyTorch/TensorFlow appréciée ;

intérêt pour éducation/cognition ; méta-learning/RL/modèles séquentiels

Adresse d’emploi :
INSA de Rouen
685 Avenue de l’Université 76800 Saint-Etienne-du-Rouvray

Document attaché : 202602171414_sujetAnglais(1).pdf

Huitième édition du Symposium MaDICS

Présentation

La 8ème édition du symposium du GDR MaDICS se tiendra à Avignon les 2 et 3 juin 2026.

Ce rendez-vous rassemble chaque année la communauté MaDICS pour mettre en lumière la recherche en sciences de données à travers divers événements scientifiques (keynotes, ateliers thématiques, tables rondes, posters) et des échanges scientifiques enrichissants et conviviaux.

La participation au symposium est gratuite pour tous les adhérents du GDR MaDICS mais l’inscription est obligatoire. Attention, seules les inscriptions effectuées avant le 30 avril 2026 garantiront un accès aux pauses café, repas et cocktail, les inscrits tardifs seront admis en fonction des places disponibles.
En espérant que vous serez nombreux pour partager ce moment ensemble.

Inscrivez-vous ici (Deadline le 30/04/2026)

Pour les doctorant·es : MaDICS vous offre la possibilité de prendre en charge votre mission (priorité aux doctorant·es ayant soumis un poster, voir notre appel. Date limite : le 23 mars 2026 2 avril 2026.

Du : 2026-06-2
Au : 2026-06-3
Lieu : Campus Hannah Arendt d’Avignon Université (accès, hébergement)

Programme provisoire

Mardi 2 juin 2026
9h00 Accueil et café
9h30 Session d’ouverture
10h00 Keynote Eric Gaussier (LIG, U. Grenoble-Alpes)
Beyond the Hype: Limitations of LLMs in Compositional Generalization, Reasoning, and Explainability (résumé)

11h00 Session GT, Ateliers et Actions 1
GT RECAST
Programme
Action SIMDAC
Programme
Actions
EXMIA et DSChem

Programme
Action DAE
Programme
13h00 Pause repas
14h00 Mise en lumière de travaux JCJC
Alexandra Rogova (Univ. Vorsovie) : Design principles of property graph languages (résumé)

Hassan Abdallah (LIFAT) : Modeling and Understanding Relationship Dynamics in Knowledge Graphs with Applications in Ranking and Stability Analysis (résumé)

14h45 Session Ateliers et Actions 2
Atelier CODA
Programme
Atelier GRASP
Programme
Atelier GINO
Programme
Action SaD-2HN
Programme
16h45 Pause
17h00 Gong Show
17h45 Cocktail et Posters
19h00 Fin de journée
Mercredi 3 juin 2026
9h00 Keynote Didier Josselin (ESPACE/Avignon Univ.)
Titre à venir

10h00 Pause
10h15 Session Axe Apprentissage et exploration de données et connaissances
12h15 Pause repas
14h00 Session Ateliers et Actions 3
Actions
DSChem et EXMIA

Action SimpleText
Action DatAstro
Programme
Action TIDS
16h00 Fin du Symposium

Programme des GT, Actions et Ateliers

Programme du GT RECAST

Raisonnement et représentation des connaissances
Mardi 2 juin 2026

11h00 Présentation de Davide Buscaldi (Univ. Sorbonne Paris Nord)
Titre à venir
11h40 Présentation à préciser
12h20 Présentation à préciser
13h00 Fin de la session

Programme de l’Action SIMDAC

Mardi 2 juin 2026

11h00 Présentation à préciser
12h00 Présentation du survey “The What and The How of Similarity Studies” (résumé)

13h00 Fin de la session

Programme des Actions EXMIA et DSChem

Mardi 2 juin 2026

11h00 Andrea Mastropietro (Lamarr Institute, University of Bonn)
Demystifying Graph Neural Networks and Diffusion Models in Chemoinformatics
11h40 Marc Bianciotto (Sanofi Paris)
AI, explainability, and the two jobs of the computational chemist
12h20 Présentations de jeunes chercheurs
13h00 Fin de la session

Programme de l’Action DAE

Mardi 2 juin 2026

11h00 Présentation orientée données environnementales
Présentation orientée environnement avec volet données
Présentation orientée informatique avec application environnement
Présentations de doctorants
Discussion
13h00 Fin de la session

Programme de l’Atelier CODA

Arts, humanités numériques et imaginaires de l’IA : perspectives critiques, culturelles et créatives
Mardi 2 juin 2026

14h45 Baptiste Caramiaux (ISIR), Frédéric Bevilacqua (IRCAM, STMS), Genoveva Vargas-Solar (LIRIS) : Présentation de l’Atelier CODA – annonce Chronotopies
14h50 Keynote de Alexander Grefen (THALIM, CNRS / Université Sorbonne Nouvelle, bio)
Titre à préciser

15h20 Fanny Georges (Sorbonne Nouvelle, Institut de la Communication et des médias, IRMECCEN, bio)
Titre à préciser

15:50 Discussion et Activité collective
Animation par Baptiste Caramiaux
16h45 Fin de la session

Programme de l’Atelier GRASP

Effet de pairs dans les graphes de données sociales
Mardi 2 juin 2026

14h45 Noémi BERLIN (Université Paris Nanterre, EconomiX), Carole TREIBICH (Université Grenoble Alpes, GAEL) et Céline ROUVEIROL (Université Sorbonne Paris Nord)
Introduction : Regards croisés informatique et économie
15h00 Keynote de Habiba DJEBBARI (Aix-Marseille School of Economics)
Titre à définir
15h35 Keynote de Timothée CHABOT (LISST)
Titre à définir
16h10 Keynote de Vincent LABATUT (Avignon Université)
Titre à définir
16h45 Fin de la session

Programme de l’Atelier GINO

Mardi 2 juin 2026

14h45 Présentation de Juba Agou (Université Lyon 2, ERIC), Clara Bertolissi (INSA Centre-Val de Loire, LIFO), Laurent d’Orazio (Univ. Rennes, CNRS, IRISA) et Margo Bernelin (CNRS Droit et Changement Social)
Introduction de la session et aux défis sécurité/IA/gestion de données
15h15 Présentation de Margo Bernelin (CNRS Droit et Changement Social)
Intelligence Artificielle et données de santé, une vision légale
15h45 Présentation de Serge Torti (Yansys)
Intelligence Artificielle et données de santé, une vision applicative et industrielle
16h15 Présentation de Myriam Maud (EHESP, INSERM, CNRS)
Gouvernance intelligente et sécurisée des données : à l’interface IA, cybersécurité et gestion des données – enjeux et applications en santé
16h45 Fin de la session

Programme de l’Action SaD-2HN

Mardi 2 juin 2026

14h45 Accueil et présentation de l’action et du thème de l’atelier
14h55 Présentation de Thomas Roy, Alain Bouju, Wenjun Sun, Antoine Doucet et Mickaël Coustaty
De la qualité des sources à la qualité des extractions : adapter et évaluer une chaîne OCR pour des données de démographie historique
15h20 Présentation de Marie Puren et Florian Caffeiro (à confirmer)
Aligner méthodes historiques et RAG : transformer un assistant conversationnel en chaîne de preuves auditable et discutable
15h45 Présentation à préciser
16h10 Présentation à préciser
16h35 Appel à participation pour les cahiers de la prospective sur le thème de l’atelier et mot de clôture
16h45 Fin de la session

Programme de l’Action DatAstro

Mercredi 3 juin 2026

14h00 Introduction, Action, travaux en cours (en liens avec ASOV et ASNUM, etc.)
14h10 Présentation de Adeline Paiement
AI for sciences: Characterising shapes and motions, domain knowledge integration
14h50 Présentation de François-Xavier Dupé (AMU)
Filament detection in the galactic plane: feasibility and evaluation
15h20 Présentation de Liza Fretel (Observatoire de Paris-Meudon)
Automatically assigning UAT keywords to heliophysics papers with BERT models
15h40 Perspectives et actions en cours présentées en introduction
Discussion avec les participant·es
16h00 Fin de la session

Appel à posters

Une Session Posters sera spécialement consacrée aux jeunes chercheuses et jeunes chercheurs souhaitant présenter leurs travaux en analyse et gestion de données et dans les domaines interdisciplinaires autour de la Science des Données. Cette session sera également l’occasion d’échanger avec des collègues académiques et des acteurs industriels sur les thématiques de recherche présentées.

Soumission de poster

La date de soumission de poster est avancée afin de pouvoir traiter les demandes de bourses de mobilité le plus tôt possible. La soumission prend 5 minutes et le PDF du poster pourra être fourni dans un second temps. Il est par ailleurs possible de réutiliser un poster en indiquant dans le résumé l’événement auquel il a déjà été présenté.

Pour soumettre un poster, il suffit de :

Bourses de mobilité

Le GDR MaDICS offre un certain nombre de bourses de mobilité aux jeunes chercheuses et jeunes chercheurs présentant un poster. Cette bourse permettra de couvrir leurs frais de mission pour la participation à l’ensemble du Symposium, selon les règles habituelles de la fonction publique. La demande d’une bourse doit être formulée via le formulaire de soumission de poster et avant le 23 mars 2026 2 avril 2026.

La sélection pour les posters et les bourses sera faite selon l’adéquation des travaux aux thèmes du GDR et, pour les bourses de mobilité, selon le nombre de demandes par laboratoire. Les résultats seront diffusés le 9 avril 2026.

Hébergement

Bristol ***
44, cours Jean Jaurès – BP 186, 84 000 Avignon
Tél : + 33 (0)4 90 16 48 48 ; fax : + 33 (0)4 90 86 22 72
contact@bristol-avignon.com
http://www.bristol-avignon.com

De 79 à 116 € ; 67 chambres ; petit déjeuner : 11€ /personne ; WI-FI

Hôtel de l’Horloge***
1, rue Félicien David (place de l’horloge), 84000 Avignon
Tél : + 33 (0)4 90 16 42 00 ; fax : + 33 (0)4 90 82 17 32
hotel.horloge@hotels-ocre-azur.com
http://www.hotels-ocre-azur.com

De 100 à 190 € ; 66 chambres ; WI-FI

Mercure Cité des Papes ***
1, rue Jean Vilar, 84000 Avignon
Tél : + 33 (0)4 90 80 93 00 ; fax : + 33 (0)4 90 80 93 01
H1952@accor.com
http://www.mercure.com

De 115 à 170 € ; 89 chambres ; WI-FI

Mercure Pont d’Avignon ***
rue Ferruce, quartier de la Balance, 84 000 Avignon
Tél : + 33 (0)4 90 80 93 93 ; fax : + 33 (0)4 90 80 93 94
H0549@accor.com
http://www.mercure.com

De 115 à 170 € ; 87 chambres ; WI-FI

FLEX-E: Explainable Hybrid Federated Learning for Energy Optimization in Industrial Parks

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

Laboratoire/Entreprise : INSA Strasbourg / Laboratoire ICube
Durée : 36 mois
Contact : franco.giustozzi@insa-strasbourg.fr
Date limite de publication : 2026-03-06

Contexte :
Industrial parks are major contributors to global energy consumption and CO2 emissions due to their high demand, heterogeneous energy users, and complex energy flows. Improving energy efficiency in these environments is therefore a key lever for achieving climate targets, reducing operational costs, and strengthening regional competitiveness, particularly in industrially dense regions such as the Upper Rhine area. Despite their importance, conventional energy management systems are typically designed as isolated solutions. They lack the capability to address large-scale challenges such as decentralized energy optimization, integration of renewable energy sources (e.g. photovoltaic systems, waste heat recovery), and coordinated load balancing across multiple stakeholders. While collaborative energy platforms offer significant potential, their real-world deployment is constrained by strict requirements regarding data security and privacy, scalability, and adaptability to changing industrial infrastructures.
The FLEX-E project1 addresses these challenges by introducing a collaborative energy optimization framework based on Federated Learning (FL). FL is a decentralized machine learning paradigm in which local entities—such as buildings, energy producers, or consumers—train models locally and share only abstracted model parameters rather than raw data. This approach enables cross-organizational learning while preserving data sovereignty, ensuring privacy, and supporting scalable deployment. In FLEX-E, this federated approach is combined with energy flow modeling based on digital twins and validation in real and planned industrial park testbeds of varying sizes. The project thus provides a unique foundation for advanced research into secure, data-driven, and collaborative energy management systems for industrial environments.

Sujet :
The increasing electrification of industry, coupled with the integration of renewable energy sources and flexible loads, has significantly increased the complexity of energy management in industrial parks. These environments are characterized by heterogeneous assets, distributed ownership, and strict requirements regarding data privacy and operational confidentiality. Traditional centralized energy management systems struggle to scale under these constraints and often fail to fully exploit collaborative optimization potentials.
This PhD project aims to advance the state of the art by developing an explainable and hybrid federated learning framework for energy optimization in industrial parks, building upon the FLEX-E project. The proposed approach combines data-driven federated learning with expert knowledge, including physics-based energy models, digital twins and knowledge graphs, to improve robustness, generalization, and trustworthiness of AI-based energy management systems.
[Full description in the attached file.]

Profil du candidat :
We are looking for a highly motivated PhD candidate with a Master (or engineer) degree (Bac+5 level) with a strong background in computer science or data science or energy systems, or a closely related field.

Formation et compétences requises :
Experience with Python and common ML frameworks (e.g. PyTorch, TensorFlow) is expected. A background or demonstrated interest in energy systems, smart grids, or industrial energy management is highly desirable. Familiarity with physical modeling, optimization, or digital twins is an advantage. Interest in explainable AI, hybrid modeling, or knowledge graphs is a plus.

Adresse d’emploi :
INSA Strasbourg.
24 Bd de la Victoire, 67000 Strasbourg.

Document attaché : 202602171120_Thesis_proposal_FLEX_E.pdf

Artificial intelligence for healthcare

Date : 2026-02-18 => 2026-02-20
Lieu : International Laboratory on Learning Systems (ILLS), Montréal, QC, Canada

This free three-day event explores the impact of Artificial Intelligence in healthcare through rehabilitation, medical robotics and computer vision, and brain understanding, fostering discussion, collaboration, and reflection on ethical and organizational challenges.

Online participation is possible. The workshop will be held entirely in English.

Lien direct


Notre site web : www.madics.fr
Suivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
Pour vous désabonner de la liste, suivre ce lien.

poste MCF LIG – IUT2

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

Laboratoire/Entreprise : LIG
Durée : fonctionnaire
Contact : Emilie.Devijver@univ-grenoble-alpes.fr
Date limite de publication : 2026-03-31

Contexte :

Sujet :
Il y a un poste de MCF intitulé IA et ses application ouvert cette année au concours, enseignement en BUT Informatique au sein du département Informatique de l’IUT2 de Grenoble et recherche au LIG.
Je joins la fiche de poste pour plus de détails.

Les candidat.e.s intéressé.e.s peuvent me contacter, notamment pour une intégration dans l’équipe Aptikal, spécialisée dans l’apprentissage machine !
http://lig-aptikal.imag.fr/

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
batiment IMAG
place du torrent
Grenoble

Document attaché : 202602092137_Profil EC 2026 IUT2_LIG_IA et ses applications.pdf