Archives

Three PhD positions in AI and data management

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

Laboratoire/Entreprise : Data Science Institute at Hasselt University, Belg
Durée : 4 years
Contact : jan.vandenbussche@uhasselt.be
Date limite de publication : 2024-05-31

Contexte :

Sujet :
The Data Science Institute at Hasselt University, Belgium has three 4-year positions for doing a PhD in Computer Science. The research is funded by the Flanders AI Research Programme and is related to data management for AI. Topics include automated data wrangling (advised by Frank Neven); neuro-symbolic AI (advised by Stijn Vansummeren); and reasoning about machine-learning models (advised by Jan Van den Bussche).

Within these positions you will have the opportunity to work in a leading research group in the foundational aspects of data management at an international level; you will also be involved in practical use cases where research ideas are applied to real-life problems.

Emails: frank.neven@uhasselt.be; stijn.vansummeren@uhasselt.be; jan.vandenbussche@uhasselt.be .

Profil du candidat :
Candidates with a strong computer science background and an interest in the interplay between systems and theory are encouraged to contact one of the advisors! Include a brief cv.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Hasselt University, Belgium

Journée IA et Humanités Numériques

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : SaD-HN

Thème :

Journée IA et Humanités Numériques

Présentation :

Le vocable humanités numériques s’est aujourd’hui imposé pour désigner les travaux de recherche relevant tantôt de la création, la gestion et la mise en œuvre de jeux de données numériques dans les domaines des sciences humaines et sociales, de la modélisation et la formalisation de processus sociaux à l’aide d’outils mathématiques et informatiques, ou de l’analyse des usages et des communautés numériques du point de vue des sciences humaines et sociales [1]. Si ces trois domaines mobilisent des communautés scientifiques potentiellement différentes, tous posent de véritables défis scientifiques aux approches développées dans le domaine de l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse d’analyse automatique de documents anciens, de traitement automatique du langage naturel, de recherche d’informations, de représentation de connaissances, de classification, de simulation, etc.

La journée “Intelligence Artificielle et Humanités Numériques” est organisée sous l’égide de l’Association Française pour l’Intelligence Artificielle, et des GdR CNRS MADICS et MAGIS. Elle sera accueillie le 3 mai 2024, par le Datalab de la Bibliothèque nationale de France. Elle vise à rassembler les chercheurs en Intelligence Artificielle, Humanités Numériques et Sciences Humaines et Sociales autour de présentations sur les enjeux et les défis de la mise en œuvre de l’IA dans les Humanités Numériques.

Les propositions de communications sont à envoyer par email à sebastien.poublanc@univ-tlse2.fr avant le lundi 1er avril 2024, sous la forme d’un titre et d’un résumé de 300 mots maximum. Les propositions retenues feront l’objet d’une présentation de 20 minutes. Nous encourageons les propositions de communications sur des travaux, originaux ou déjà publiés, ayant une portée théorique, méthodologique ou pratique, sur l’un des thèmes listés ci-dessous (liste non exhaustive):

Recherche d’informations, indexation, recommandation à partir de grands corpus de documents.

Préparation de documents anciens numérisés : normalisation, redressement automatique de pages, géoréférencement de cartes, etc.

Analyse de documents anciens (textuels ou iconographiques) : traitement automatique de documents numérisés, qualité des documents numérisés, analyse de mises en page, reconnaissance de texte et de symboles, reconnaissance d’écriture manuelle, vectorisation automatique de cartes, etc.

Acquisition de connaissances à partir de textes, à partir d’images (photographies, estampes, cartes, etc.), de données non structurées, etc.

Représentation des connaissances et raisonnement, ontologies pour les humanités numériques.

Extraction et acquisition de connaissances, peuplement d’ontologies, annotation sémantique de documents anciens.

Provenance et confiance dans les données, incertitude, incomplétude, croisement de sources, métriques et évaluation de la qualité des données et des connaissances.

Analyse de liens, communautés en ligne, réseaux sociaux, médias sociaux.

Fouille de données d’opinions, de dépêches, de microblogging, géoréférencement de textes.

Autres mises en œuvre de l’IA pour l’extraction, la structuration ou l’analyse de données spatiales, temporelles, incertaines, incomplètes pour des applications en Humanités Numériques…

Du : 2024-05-03

Au : 2024-05-03

Lieu : BNF – Paris

Site Web : https://sadhn-madics.github.io/journ%C3%A9e-intelligence-artificielle-et-humanit%C3%A9s-num%C3%A9riques

Journée Thématique: Gestion et Analyse des données Aériennes et Satellitaires (G2AS’ 24)

Date : 2024-04-17
Lieu : EPITA, 14-16 rue Voltaire, 94 270 Le Kremlin-Bicêtre

Dans le cadre d’une journée thématique commune AFIA – EGC co-organisée par le groupe de travail GAST, le 17 avril 2024, nous souhaitons réunir les acteurs de la recherche académique et industrielle autour de la représentation, de la gestion, de l’analyse et du stockage des données aériennes et satellitaires.

Les données aériennes et satellitaires jouent un rôle crucial dans un large éventail d’applications, allant de la surveillance environnementale et climatique à la gestion des sols et des ressources naturelles, en passant par la prévision des catastrophes naturelles, la planification urbaine et la gestion des risques. Les progrès technologiques concernant la conception des capteurs embarqués sur les satellites ainsi que la multiplication des missions aériennes et spatiales à des fins d’observation permettent d’avoir aujourd’hui accès à une quantité toujours plus importante de données avec des résolutions spatiales et temporelles sans précédent. Cette journée thématique autour des données aériennes et satellitaires a donc pour but de réunir des acteurs du domaine pour échanger sur leurs expériences et leurs travaux respectifs, que ce soit à propos du développement de nouvelles méthodes de traitement des données, d’applications spécifiques en lien avec ces données ou encore des défis techniques actuels et des futures opportunités.

L’objectif étant de créer un espace de rencontres et d’échanges, nous sollicitons les académiques et industriels pour exposer et présenter un poster en lien avec ce domaine. Cette journée pourra également permettre aux doctorants de présenter leurs sujets et leurs premiers travaux en rapport avec les données aériennes et satellitaires.

Pour enrichir cette journée, nous prévoyons également la venue de 9 invités:
– Nicolas AUDEBERT (LASTIG / Université Gustave Eiffel, ENSG, IGN)
Titre : Applications des modèles de diffusion à l’observation de la Terre.
– Lucas DRUMETZ (Lab-STICC / IMT Atlantique)
Titre : Interplay between data assimilation and Machine Learning for time series of satellite images
– Henri GIRAUD (SERTIT / Université de Strasbourg)
Titre : Utilisation de l’imagerie satellitaire – L’Espace au service de la Terre.
– Roberto INTERDONATO (CIRAD – UMR TETIS / INRIA, Montpellier)
Titre: Machine and deep learning for earth observation : advanced approaches and practical use cases.
– Loïc LANDRIEU (IMAGINE – LIGM / École Nationale des Ponts et Chaussées)
Titre : Apprentissage profond pour le traitement de séries temporelles d’images satellites.
– Sylvain LOBRY (LIPADE / Université Paris Cité)
Titre : Données satellitaires : de l’application locale à des modèles de fondation.
– Samuel NAHMANI (UMR IPGP / Université Paris Cité, CNRS, IGN ; Université Gustave Eiffel, ENSG, IGN)
Titre : La Terre vue par la géodésie spatiale : des mesures massives pour une meilleure compréhension des processus géophysiques sous-jacents.
– Franck NIVOLE (IRD Nouvelle-Calédonie UMR Espace-DEV)
Titre : Présentation du projet SESAME Surveillance de l’État de SAnté des Mangroves dans le pacifiquE par l’utilisation d’imagerie satellitaire.
– Laure TOUGNE (LIRIS /Université Lumière Lyon 2)
Titre : Analyse d’images aériennes historiques : application à une étude épidémiologique.

Le planning sera communiqué dès qu’il sera finalisé et la journée sera diffusée en streaming.

Équipe organisatrice :
– Clément Iphar, LETG/UBO (Brest)
– Guillaume Tochon, LRE/EPITA (Kremlin-Bicêtre)
– Aurélie Leborgne, ICube/UNISTRA (Strasbourg)
– Loïc Salmon, ISEA/UNC (Nouméa – Nouvelle-Calédonie)
– Nida Meddouri, LRE/EPITA (Kremlin-Bicêtre)

Les dates :
– Soumission des résumés pour la présentation poster : 27 mars 2024
– Notification aux auteurs : 28 mars 2024
– Inscription (gratuite, mais obligatoire pour le bon déroulé de la journée): 03 avril 2024

Instructions aux participants : Si vous êtes intéressés pour participer (juste par votre présence ou par la présentation d’un poster) à cette journée, veuillez vous inscrire via ce lien.

Instructions aux auteurs des posters : Les auteurs sont invités à soumettre un résumé concernant une recherche originale (non publiée ou en cours d’évaluation) autour des thématiques de la journée. Les posters devront être réalisés et imprimés pour cette journée. La langue officielle de la journée est le français, mais il reste ouvert aux contributions en langue anglaise. La soumission des résumés se fera exclusivement sous format électronique aux adresses mail: clement.iphar@univ-brest.fr & guillaume.tochon@epita.fr

Si vous avez des difficultés, n’hésitez pas à nous contacter.

Contact : nida.meddouri@epita.fr & aurelie.leborgne@unistra.fr

Cordialement
– Clément, Guillaume, Aurélie, Loïc & Nida –

Lien direct

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

Grenoble Artificial Intelligence for Physical Sciences Workshop — 29-31st May 2024

Date : 2024-05-29 => 2024-05-31
Lieu : Université Grenoble Alpes

MACI
339 avenue Centrale
Domaine Universitaire
38400 Saint-Martin-d’Hères

Dear colleagues,

We would like to invite you to the Grenoble Artificial Intelligence for Physical Sciences Workshop” (GAP2024) in Grenoble, France, from 29-May to 31-May. Registration is free but mandatory and can be done here until 15-May.

The workshop will explore the intersections between machine learning research and the study of physical systems described by systems of differential equations.

We expect to gather researchers from machine learning and computational physics and diverse application fields, in order to foster collaborations and strengthen connections within the scientific community, and in particular across the alpine arc.

We will feature distinguished keynote speakers who will deliver in-depth lectures on the fundamental concepts and techniques employed in various research domains where machine learning and physical sciences converge. We will have the pleasure to listen to:

  • Chris Rackauckas – MIT (Scientific machine learning, Julia)
  • David Greenberg – Helmoltz Zentrum Hereon (Model-driven machine learning)
  • Emmanuel de Bézenac – ETH (Physics-informed neural networks)
  • Gilles Louppe – Université of Liège (Simulation-based inference)
  • Nicolas Boullé – University of Cambridge (Operator learning for PDEs)
  • Nicolas Brodu – Inria (Continuous causal states)
  • Julia Gusak – Inria (Neural ODEs, neural operators, and their efficiency)
  • Marc Bocquet – Ecole des Ponts ParisTech (Data assimilation and ML)
  • Marylou Gabrié – École Polytechnique (Generative modelling)
  • Ronan Fablet – IMT Atlantique (Bi-level optimization for inverse problems)

There will also be a poster session during which researchers will have the opportunity to present their cutting-edge work, demonstrating how they are applying machine learning techniques to address real-world challenges in their respective fields.

Hoping to see many of you in Grenoble!

Best regards,

The GAP2024 organising committee,
Pedro L. C. Rodrigues, Bruno Raffin, Julien Le Sommer and Jordi Bolibar

Lien direct

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

Chercheur·se Post-Doctorat / Ingénieur·e de Recherche en IA / télédétection pour la biodiversité

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

Laboratoire/Entreprise : CNRS / Laboratoire Ecologie Alpine
Durée : 18 mois
Contact : wilfried.thuiller@univ-grenoble-alpes.fr
Date limite de publication : 2024-05-01

Contexte :
Le changement climatique et la préservation de la biodiversité sont des enjeux clés à très fort impact sociétal.

Sujet :
Le projet vise à développer de nouveaux modèles de biodiversité en se basant sur l’apprentissage profond, notamment les modèles de réseaux de neurones convolutifs (modèles de fondation). Les données de télédétection seront mobilisées dans ce but. Le.a chercheur.se/ingénieur.e testera et comparera différentes architectures pour modéliser différents groupes d’animaux et de plantes, en collaboration avec les autres spécialistes en IA déjà présent.es au laboratoire.

Profil du candidat :
Excellente connaissance des approches de machine learning et deep-learning.

Intérêt pour les questions de biodiversité, et connaissance (optionnellle) de l’écologie et de la modélisation des espèces.

Motivation pour un projet d’équipe multidisciplinaire alliant écologie et mathématiques.

Formation et compétences requises :
Ingénieur.e et/ou docteur.e en IA, machine learning, modélisation, ou écologie.

Expertise en intelligence artificielle
Expertise en Python
Bonne connaissance d’Unix et des environnements clusters et grilles de calculs
Maitrise l’Anglais (écrit et parlé)

Adresse d’emploi :
Le Laboratoire d’Écologie Alpine (LECA), est une unité mixte de recherche de l’Université Grenoble Alpes, CNRS, USMB, située sur le campus grenoblois à Saint-Martin d’Hères et sur le campus chambérien au Bourget du Lac.

sifdoctorants24 : Séminaire des doctorants et doctorantes en informatique – Édition 2024

Date : 2024-05-31
Lieu : Le séminaire des doctorants aura lieu sur plusieurs sites locaux, et en ligne.

Séminaire des doctorantes et doctorants en informatique

Le 31 mai 2024, se tiendra le séminaire des doctorantes et doctorants de la Société Informatique de France !

Cette journée offre une opportunité unique aux doctorantes et doctorants évoluant dans le domaine de l’informatique ou dans des disciplines connexes telles que l’éducation, la bioinformatique, l’écologie, les sciences de l’information, etc. Les participantes et participants auront l’opportunité de présenter leurs recherches devant leurs collègues du domaine, le tout dans une atmosphère conviviale.

Objectifs clés de l’événement

  • Offrir aux jeunes chercheuses et chercheurs des retours constructifs sur leurs travaux de recherche doctorale.
  • Stimuler de nouvelles perspectives et idées pour les thèses en cours.
  • Accroître la visibilité des thématiques de recherche au sein de la communauté.
  • Faciliter les échanges entre pairs, permettant aux doctorantes et doctorants de créer des liens précieux.

Public concerné

Cet appel s’adresse à l’ensemble des étudiant·e·s engagé·e·s dans une thèse dans le domaine de l’informatique. Les présentations et les ateliers interactifs seront accessibles sur le site web de la conférence.

Soumission

La date limite pour soumettre vos propositions est le 30 mars 2024. La soumission doit inclure :

  • Un document résumant l’activité de recherche du candidat, comprenant les éléments suivants :
    • La contribution scientifique
    • La méthode utilisée
    • Les résultats obtenus ou attendus
  • La soumission peut être rédigée en français ou en anglais et ne doit pas dépasser 1 page.

Joignez-vous à nous pour cette journée enrichissante qui favorisera la collaboration, l’apprentissage mutuel et la découverte des avancées passionnantes dans le domaine de la recherche doctorale en informatique. Nous vous incitons vivement à prendre part à cet événement et/ou à encourager les doctorants présents dans vos laboratoires à y participer !

Lien direct

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

Postdoc (H/F) en apprentissage ML de systèmes dynamiques pour les neurosciences

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

Laboratoire/Entreprise : Institut FEMTO-ST, Besançon
Durée : 12mois
Contact : jean.aucouturier@femto-st.fr
Date limite de publication : 2024-04-15

Contexte :
Le groupe de recherche Neuro du département d’Automatique et Robotique, Institut FEMTO-ST à Besançon, recherche un.e chercheur.se postdoctorant.e dans le domaine de l’apprentissage de systèmes dynamiques et des réseaux de neurones physiquement informés (PINNs), pour application à la recherche en neuroscience.

Le contrat est financé initialement pour une période de 12 mois, grâce à un contrat de la Région Bourgogne Franche-Comté (Project ASPECT, automatique des systèmes perceptifs, 2022-2025).

Info: https://neuro-team-femto.github.io/2024/02/23/postdoc-position

Sujet :
La mission principale de la personne recrutée sera de développer des modèles permettant de modéliser la dynamique de l’activité neurophysiologique de patients en état de coma, dans le but d’établir des biomarqueurs physiques de la probabilité de réveil.

Cette mission se base sur un dataset déjà disponible, collecté en collaboration avec le GHU Paris Psychiatrie et Neurosciences (Paris, France) et comprenant plusieurs centaines de patients coma, associant données EEG resting-state au 4 jour après le début du coma, et données cliniques sur le devenir neurologique au réveil (Hermann et al., 2024). La prédiction de l’état au réveil après coma a fait récemment l’objet d’une intense activité en apprentissage machine (ex. Zubler & Tsovara, 2023), mais les méthodes existantes n’ont pas encore exploré la caractérisation du système comme système dynamique, ni l’utilisation de tels paramètres physiques comme biomarqueurs.

Scientifiquement, les méthodes explorées pourront faire appel à l’état de l’art récent en régression symbolique (ex. SINDy, Sparse Identification of Nonlinear Dynamics; Brunton et al.), Neural ODE (Chen et al. NeurIPS 2018) ou les réseaux de neurones récurrents (Durstewitz et al. 2023).

Profil du candidat :
Les compétences attendues sont celles d’un.e chercheur/se de haut-niveau dans le domaine de l’apprentissage de systèmes dynamiques, des réseaux de neurones physiquement informés (PINNs) ou de l’identification de systèmes dynamiques en automatique:
– une bonne connaissance académique du domaine, attestée par une thèse de doctorat en machine-learning, automatique, physique ou biologie/neurosciences computationnelle
– de bonnes compétences de programmation en python, de développement et d’évaluation de modèles d’apprentissage machine, attestées par exemple par une activité de partage de code sur github/lab ou d’autres indicateurs équivalents
– de bonnes compétences de communication scientifique et de rédaction d’article, attestée par une activité de publication en revue internationales
– une appétence pour la modélisation de données biologique et neuroscientifiques en particulier

Formation et compétences requises :
Les compétences attendues sont celles d’un.e chercheur/se de haut-niveau dans le domaine de l’apprentissage de systèmes dynamiques, des réseaux de neurones physiquement informés (PINNs) ou de l’identification de systèmes dynamiques en automatique:
– une bonne connaissance académique du domaine, attestée par une thèse de doctorat en machine-learning, automatique, physique ou biologie/neurosciences computationnelle
– de bonnes compétences de programmation en python, de développement et d’évaluation de modèles d’apprentissage machine, attestées par exemple par une activité de partage de code sur github/lab ou d’autres indicateurs équivalents
– de bonnes compétences de communication scientifique et de rédaction d’article, attestée par une activité de publication en revue internationales
– une appétence pour la modélisation de données biologique et neuroscientifiques en particulier

Adresse d’emploi :
Avec près de 750 chercheurs/ses, l’institut FEMTO-ST est l’un des plus gros laboratoires CNRS de sciences de l’ingénierie de France. Il est situé à Besançon, une capitale régionale à taille humaine, régulièrement évaluée dans les premières de France pour sa qualité de vie et sa vie étudiante.

Institut FEMTO-ST, Département AS2M,
24 rue Alain Savary,
25000 Besançon, France

MCF Systèmes embarqués – Traitement de l’information

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

Laboratoire/Entreprise : Université Savoie Mont Blanc – IUT Annecy – LISTIC
Durée : CDI
Contact : recrutement.listic@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2024-04-15

Contexte :
Cf. profil.

Sujet :
Cf. profil.

Profil du candidat :
La personne recrutée assurera ses enseignements au sein du département Génie Électrique et Informatique
Industrielle GEII de l’IUT d’Annecy.
Les besoins s’articuleront autour du thème principal de l’Informatique Industrielle en deuxième et troisième
années de BUT GEII dans les parcours ESE (Électronique et Systèmes Embarqués) ou AII (Automatisme et
Informatique Industrielle), avec une coloration marquée en systèmes embarqués ou en automatismes
industriels, selon les aspirations du candidat ou de la candidate.
La personne recrutée devra s’intégrer aux équipes d’enseignement concernées. Elle aura la charge de
plusieurs modules d’enseignement, et devra s’investir dans la proposition et l’encadrement de projets SAE
(Situation d’Apprentissage et d’Évaluation). A terme, la personne recrutée sera amenée à prendre des
responsabilités administratives ou pédagogiques au sein du département GEII, au même titre que ses
collègues.
Contact : Isabelle De Bonis – isabelle.debonis@univ-smb.fr
Copie : dir-iut-acy@univ-smb.fr
Site web : www.iut-acy.univ-smb.fr

La personne recrutée conduira ses travaux de recherche au sein du laboratoire LISTIC (Laboratoire
d’Informatique, Systèmes, Traitement de l’Information et de la Connaissance) dans le thème ReGaRD
(Représentation, Gestion et tRaitement des Données pour l’humain). Ce thème s’intéresse entre autres aux
problématiques d’intelligence artificielle, d’analyse de données complexes ou incertaines, aux systèmes de
recommandation et aux systèmes d’informations distribués. La présentation d’un projet de recherche sur des
problématiques d’acquisition, de traitement de l’information et d’aide à la décision sera appréciée. Le lauréat
ou la lauréate participera au montage de projets de recherche et de collaborations nationaux et
internationaux. Les domaines d’application maîtrisés dans le thème ReGaRD pourront fournir un support aux
travaux de recherche : intelligence ambiante, systèmes industriels, montagne, réseaux sociaux. Des
compétences en lien avec l’autre thème du LISTIC (AFuTé : Apprentissage Fusion Télédétection) seront
appréciées.
Contact : Emmanuel Trouvé, Sébastien Monnet – Direction du LISTIC (recrutement.listic@univ-smb.fr )
Site web : www.listic.univ-smb.fr

Formation et compétences requises :
Cf. profil.

Adresse d’emploi :
IUT Annecy et Laboratoire LISTIC à Annecy

Document attaché : 202403090715_2024_704MCF61_IUTA GEII_LISTIC.pdf

MCF Systèmes embarqués / IA embarquée

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

Laboratoire/Entreprise : Université Savoie Mont Blanc – IUT Annecy – LISTIC
Durée : CDI
Contact : recrutement.listic@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2024-04-15

Contexte :
Cf. profil.

Sujet :
Cf. profil.

Profil du candidat :
La personne recrutée intégrera l’équipe pédagogique d’informatique et de traitement de l’information de l’école
et interviendra plus particulièrement dans la spécialité « Systèmes Numériques – Instrumentation ». Elle
assurera principalement les enseignements dans le domaine des systèmes communicants allant de leur
programmation (modules de systèmes embarqués) à leur gestion à travers un médium de communication (ex :
IP, MQTT, sans fil …). La personne recrutée s’intégrera également dans l’équipe « d’Apprentissage par
Problèmes et par Projets » (APP), et prendra à terme la responsabilité d’un thème. Une sensibilité ou des
expériences significatives autour des pédagogies innovantes et de l’approche par compétences seront donc
un atout. De plus, la personne recrutée pourra orienter certains de ses enseignements vers des domaines
d’applications porteurs, en lien avec les attentes des élèves ingénieurs et du monde socio-économique,
notamment dans l’observation de l’environnement, de l’habitat intelligent et de la robotique de service. Une
capacité à assurer et à organiser des enseignements en anglais est attendue.
Contacts : Yajing Yan – yajing.yan@univ-smb.fr, Flavien Vernier – flavien.vernier@univ-smb.fr
Copie : dir-polytech@univ-smb.fr
Site web : www.polytech.univ-smb.fr

L’activité de recherche de la personne recrutée s’intégrera dans le thème AFuTé (Apprentissage, Fusion et
Télédétection) ou dans le thème ReGaRD (Représentation, Gestion et tRaitement des Données pour l’humain)
du LISTIC. Le thème AFuTé développe des approches méthodologiques en apprentissage automatique,
traitement du signal, fusion de données et télédétection. Le thème ReGaRD est spécialisé en systèmes
distribués, réseau, sécurité, traitement des données humaines et aide à la décision. La personne recrutée
devra montrer sa capacité à développer des approches méthodologiques ou applicatives en IA embarquée ou
apprentissage fédéré. Elle pourra apporter des compétences en apprentissage profond ou statistique,
apprentissage distribué, ou « edge computing ». Les domaines d’application privilégiés sont liés à l’habitat
intelligent, la gestion des énergies renouvelables et la surveillance de l’environnement. La personne
s’impliquera dans des projets académiques (universitaires, régionaux, nationaux et internationaux) ou des
contrats industriels.
Contact : Emmanuel Trouvé, Sébastien Monnet – Direction du LISTIC – recrutement.listic@univ-smb.fr
Site web : www.listic.univ-smb.fr

Formation et compétences requises :
Cf. profil.

Adresse d’emploi :
IUT Annecy et Laboratoire LISTIC à Annecy

Document attaché : 202403090715_2024_58MCF6127_PAC_LISTIC.pdf

Postes de MCF et PR en Machine Learning au LITIS (Rouen)

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

Laboratoire/Entreprise : LITIS Lab (Rouen)
Durée : –
Contact : paul.honeine@univ-rouen.fr
Date limite de publication : 2024-04-15

Contexte :
L’équipe « Apprentissage » du LITIS à Rouen propose plusieurs postes de Maîtres de Conférences (MCF) et Professeurs des Universités (PR) dans le cadre de la campagne synchronisée, principalement sections CNU 61 et 27

Sujet :
PR 61-26 à l’Université de Rouen :
– Recherche : Apprentissage statistique
– Enseignements : Statistiques (département de Mathématiques)
– https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2024_1/0761904G/FOPC_0761904G_4740.pdf

Poste MCF 61-27 à l’INSA Rouen :
– Recherche : Apprentissage statistique, apprentissage profond, statistiques
– Enseignements : Traitement du signal, apprentissage automatique, statistiques et optimisation (département Informatique et Technologies de l’Information)
– https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2024_1/0760165S/FOPC_0760165S_4114.pdf

Poste MCF 61 à l’Université de Rouen :
– Recherche : Apprentissage automatique pour imagerie médicale
– Enseignements : Sciences du numérique, ingénierie biomédicale (Master Sciences et Ingénierie des Données, et Master Ingénierie de la Santé, parcours IBIOM)
– https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2024_1/0761904G/FOPC_0761904G_4738.pdf

Sur le thème du véhicule intelligent et à l’interface des équipes Apprentissage et Systèmes de Transport Intelligents de LITIS :

Poste PR 61-27 à l’Université de Rouen :
– Recherche : Perception collaborative, fusion multimodales par apprentissage
– Enseignements : Réseaux, Cloud (département Réseaux et Télécoms à l’IUT de Rouen)
– https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/ListesPostesPublies/ANTEE/2024_1/0760170X/FOPC_0760170X_4714.pdf

Poste CPJ à l’INSA Rouen (susceptible d’être ouvert) :
– Recherche : AI for Safe and Smart Mobility

Profil du candidat :
N’hésitez pas à nous contacter pour plus de détails !!

Formation et compétences requises :
–

Adresse d’emploi :
Rouen