Doctorant en Intelligence Artificielle H/F
il y a 3 jours
Bien plus qu'un établissement d'enseignement supérieur et de recherche, JUNIA est aujourd'hui un acteur économique et social engagé. Elle forme des ingénieurs responsables, et des acteurs du monde de demain (au travers de son offre de formation JUNIA XP) capables de mobiliser des savoirs scientifiques pour répondre aux enjeux complexes de la société.
Reposant sur une pédagogie active et collaborative, JUNIA valorise les projets collectifs et des connexions fortes avec le monde de l'entreprise. Cette approche, enrichie par une vie associative dynamique, joue un rôle central dans la formation d'ingénieurs et de talents compétents, ouverts sur le monde et porteurs de valeurs humanistes.
Ce qui nous caractérise :
Une polyvalence des missions, un contact étroit avec les étudiants, une recherche appliquée et transdisciplinaire, une forte proximité avec les entreprises et une implication dans l'innovation pédagogique.
Chiffres clés :
4 000 étudiants / diplômés / 400 salariés permanents JUNIA / 3 campus (Lille, Châteauroux, Bordeaux) / 40 domaines de spécialisations / 65 nationalités (étudiants et professeurs) / 5 laboratoires de recherche publics régionaux en cotutelle
Envie de rejoindre l'aventure ? #joinjunia
Plus d'informations :
Mission principale :
Dans le cadre d'un projet INTERREG, JUNIA recrute un.e Doctorant
en Intelligence Artificielle (H/F) :
Sujet :
Exploitation des modèles vision-langage pour
l'analyse du comportement utilisateur dans un contexte inclusif
Mots clés : Vision par ordinateur, intelligence artificielle, analyse
multimodale, inclusion.
Résumé :
Les modèles vision-langage ont démontré leur
capacité de description sémantique des contenus image et vidéo. Les avancées
récentes permettent à ces modèles de résoudre des problèmes visuels complexes
exigeant un raisonnement spatio-temporel. Elles permettent aussi de traiter une
grande variété de tâches non entrainées spécifiquement (Zero-shot Learning). Malgré ces avancées techniques, il existe un écart critique entre le
développement de ces modèles et leur application pratique et efficace dans le
domaine spécifique de l'accessibilité.
Dans le cadre d'un projet visant l'amélioration de l'accessibilité
par l'usage de l'intelligence artificielle, nous proposons un projet de thèse
visant à exploiter l'information visuelle spatio-temporelle pour analyser
l'état et le comportement d'un utilisateur dans un contexte inclusif.
Par la suite, les
informations extraites serviront d'entrée pour l'optimisation de l'interaction
des personnes fragilisées avec un système numérique. L'objectif est d'ouvrir un
champ d'opportunités et d'applications pour améliorer l'autonomie des personnes
handicapées.
Ce
projet de thèse sera porté par l'équipe FOX (CRIStAL, Université de Lille) et l'équipe
CSM (JUNIA/FUPL). Les précédentes collaborations ont mis en
lumière plusieurs nouveaux besoins, en particulier celui de l'optimisation des
modèles pour les personnes à besoins spécifiques, ainsi que l'absence de
données d'apprentissage et d'évaluation pour les phénomènes rares à forte
criticité.
Le travail
comprendra :
- Un état de l'art sur les avancées récentes relatives aux modèles génératifs vision-langage, avec un focus sur leur potentiel d'analyse et de compréhension des vidéos présentant des sujets humains.
- Collecte de données d'apprentissage et d'évaluation relatives au contexte inclusif, en collaboration avec les partenaires du projet. A défaut, un nouveau dataset sera créé et partagé.
- Proposition et évaluation d'approches d'analyse et de compréhension de l'état et du comportement des utilisateurs dans un contexte inclusif.
Profil :
Profil recherché : Ingénieur ou Master en Informatique / IA / Data Science.
Contrat de doctorat à pourvoir à compter de janvier 2026 pour une durée de 3 ans (JUNIA, Quartier Vauban, Lille)
Rémunération selon les grilles en vigueur.
Equipe d'encadrement :
Chaabane Djeraba, Professeur, Université de Lille.
Nacim Ihaddadene, Enseignant-Chercheur, JUNIA / CRIStAL.
Candidature : Envoyer CV + lettre de motivation
A compétences égales, priorité aux travailleurs handicapés et autres bénéficiaires de l'obligation d'emploi
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