Doctorant pour l'entraînement de réseaux physiques à skyrmions

Lieu : Palaiseau, FranceConstruisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d'activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l'environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d'euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l'innovation tels que l'IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de collaborateurs dans 68 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

• Une réussite portée par notre excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée

• Un package de rémunération attractif

• Un développement des compétences en continu : parcours de formation, académies et communautés internes

• Un environnement inclusif, bienveillant et respectant l'équilibre des collaborateurs

• Un engagement sociétal et environnemental reconnu

Votre quotidienThales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d'accroitre l'avance technologique et d'en assurer la compétitivité pour le groupe.

En nous rejoignant, vous intégrerez l'unité mixte de recherche Thales CNRS, et vous travaillerez sur le sujet suivant : Les skyrmions magnétiques sont des quasi-particules topologiques présentant une grande stabilité, une taille nanométrique et une dynamique à très faible énergie. Ces propriétés en font des candidats prometteurs pour l'implémentation de calculs neuromorphiques sur matériel, notamment parce que leur comportement (génération, déplacement, accumulation et annihilation) présente des analogies fortes avec la transmission synaptique biologique. Des travaux récents ont montré qu'il est possible de réaliser des opérations fondamentales de réseaux neuronaux, telles que la somme pondérée, en exploitant la proportionnalité entre le nombre de skyrmions nucléés et l'entrée électrique appliquée, ainsi que la détection non perturbatrice par effet Hall anormal [Da Camara, Nature Electronics 2025]. Par ailleurs, l'utilisation de phénomènes magnétro-ioniques ouvre la voie au contrôle non volatile des poids synaptiques.

Cependant, deux limitations majeures empêchent aujourd'hui la démonstration de véritables capacités d'apprentissage :

• Du côté neuromorphique, les dispositifs à skyrmions restent dépourvus de mécanismes d'apprentissage en temps réel ;

• Du côté instrumentation, l'imagerie Kerr — pourtant essentielle pour suivre l'évolution de la texture magnétique — ne permet pas encore une observation rapide, ni l'asservissement du dispositif pendant son fonctionnement.

Vous viserez lors de cette thèse, à lever simultanément ces deux verrous. Vous vous appuierez (i) sur les résultats récents du projet européen SKYANN et de la démonstration expérimentale de la somme pondérée skyrmionique, incluant le contrôle fin de la nucléation et des poids via champ ou magnétro-ionique, et (ii) sur un nouveau développement instrumental breveté permettant l'imagerie Kerr différentielle en temps réel.

Votre objectif sera de réaliser, pour la première fois, un dispositif neuromorphique à skyrmions intégrant un véritable apprentissage, suivi et piloté en direct par imagerie optique.

Vos travaux combineront développement instrumental, spintronique et intelligence artificielle : optimisation et programmation d'un microscope Kerr différentiel rapide ; intégration de stimuli électriques (DC/RF) et contrôle par tension ; fabrication de dispositifs à skyrmions ; conception d'algorithmes d'analyse temps réel via apprentissage automatique pour extraire en direct l'état de la texture ; simulations micromagnétiques inverses pour guider la conception ; et démonstration finale d'un protocole d'entraînement de réseaux physiques à skyrmions.

Votre profil Doctorant pour l'entraînement de réseaux physiques à skyrmions (H/F)

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• Programmation Python,

• Développement et automatisation d'instruments scientifiques,

• Microscopie et traitement d'image,

• Spintronique

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