Solutions Holistiques Et Généralisables Pour La Réduction Des Biais en Reconnaissance Faciale
il y a 4 jours
Fonction
- Doctorant
- Département
- Sécurité Numérique
- Date
- 08-2025
- Reference
- Poste de Doctorant H/F - Offre de thèse (Références : SN/CG/fairness/092025)
Le département Sécurité Numérique d’EURECOM recherche un(e) doctorant(e) motivé(e) pour rejoindre le projet de recherche GOOD-BIAS, soutenu par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR). Ce projet s’attaque à l’un des défis les plus pressants d’aujourd’hui : garantir l’équité, la robustesse et la transparence des systèmes de reconnaissance faciale basés sur l’IA. Bien que les récents progrès de l’IA aient révolutionné la vision par ordinateur et la biométrie, ces systèmes souffrent encore de biais, d’un manque de transparence et de phénomènes d’« apprentissage de raccourcis », entraînant des résultats inéquitables et peu fiables selon les groupes démographiques. L’objectif de GOOD-BIAS est de concevoir la prochaine génération d’algorithmes de confiance, capables de fournir des résultats robustes et équitables dans des conditions réelles.
Le/la doctorant(e) contribuera à:
- Concevoir des métriques d’évaluation holistiques permettant d’équilibrer précision et équité ;
- Étudier et démêler les sources de biais au-delà des aspects démographiques, incluant la qualité des données et les conditions d’acquisition ;
- Explorer des stratégies de généralisation pour garantir des performances robustes sur des données biométriques et modèles d’IA hétérogènes.
Cette thèse de doctorat financée pour 3 ans offre une opportunité exceptionnelle de mener des recherches de pointe dans un environnement académique d’excellence. Le/la doctorant(e) collaborera étroitement avec des experts reconnus en IA, biométrie et équité, issus du monde académique et industriel. Le poste inclut des possibilités de mobilité vers des laboratoires internationaux et de participation à des conférences scientifiques majeures, offrant une visibilité exceptionnelle au sein de la communauté de recherche.
**Prérequis**
- Niveau académique/diplôme : Master (ou équivalent) en informatique ou disciplines connexes.
- Domaine/spécialité : Apprentissage automatique / Biométrie / Analyse d’images / Traitement du signal et de l’image.
- Technologies : bonne maîtrise des plateformes de calcul parallèle.
- Langages/systèmes : capacité à produire un code clair et efficace à partir de toute documentation technique. Une grande partie du code existant est en Python et C/C++.
- Autres connaissances/spécialités : solide formation en traitement du signal et de l’image.
- Autres éléments importants : excellente capacité d’analyse et forte motivation pour travailler sur des problématiques de recherche interdisciplinaires. Maîtrise de l’anglais (langue de travail).
- Curriculum Vitae détaillé,
- Liste des publications en précisant les trois publications les plus importantes,
- Noms et adresses de trois références.
**Date d'embauche**: Janvier 2026
**Durée du contrat**: Durée de la thèse
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