CDD - Post-doctorant en Intelligence Artificielle pour la Découverte Scientifique (H/F/X)
Il y a 4 jours
Solaize, Rhône-Alpes, France
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Activités À ce titre, vos principales missions consistent à :
* Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’IA pour extraire, structurer et exploiter des informations issues de sources scientifiques hétérogènes : données expérimentales, publications, rapports, brevets, images et documents techniques ;
* Développer des approches combinant LLM, RAG, agents IA, modèles multimodaux et Machine Learning afin de connecter et exploiter conjointement connaissances scientifiques et données expérimentales ;
* Concevoir des prototypes et démonstrateurs répondant à des problématiques concrètes de recherche expérimentale, notamment dans le domaine de la formulation ;
* Explorer de nouvelles approches d’AI for Scientific Discovery pour assister l’interprétation des résultats, identifier des relations, générer et évaluer des hypothèses scientifiques ;
* Étudier comment l’IA peut proposer et prioriser des expériences permettant de tester ces hypothèses et de réduire l’incertitude ;
* Évaluer la pertinence, la robustesse, la traçabilité et la valeur scientifique des approches développées, en étroite collaboration avec les chercheurs et experts métiers ;
* Contribuer à la valorisation et au transfert des méthodes développées vers les environnements et pratiques de la R&D. Contexte et environnement Rejoignez TotalEnergies et contribuez à l'accélération de l'innovation scientifique grâce aux technologies d'Intelligence Artificielle les plus avancées. Les avancées récentes en Intelligence Artificielle, notamment en IA générative, modèles de langage et systèmes agentiques, ouvrent de nouvelles perspectives pour la recherche expérimentale. Elles permettent à la fois de mieux exploiter des volumes croissants de données et de connaissances scientifiques hétérogènes et d'envisager de nouvelles formes d'assistance au raisonnement scientifique. Au sein des équipes R&D, ce post-doctorat vise à développer et mettre en œuvre des solutions d'IA permettant d'extraire, structurer, connecter et exploiter les connaissances et données scientifiques, tout en explorant des approches plus avancées d'IA pour la Découverte Scientifique : interprétation de résultats, génération d'hypothèses ou proposition d'expériences permettant de les tester. Les approches développées seront mises en œuvre et évaluées sur des problématiques réelles de recherche expérimentale, notamment dans le domaine de la formulation de produits.
* Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’IA pour extraire, structurer et exploiter des informations issues de sources scientifiques hétérogènes : données expérimentales, publications, rapports, brevets, images et documents techniques ;
* Développer des approches combinant LLM, RAG, agents IA, modèles multimodaux et Machine Learning afin de connecter et exploiter conjointement connaissances scientifiques et données expérimentales ;
* Concevoir des prototypes et démonstrateurs répondant à des problématiques concrètes de recherche expérimentale, notamment dans le domaine de la formulation ;
* Explorer de nouvelles approches d’AI for Scientific Discovery pour assister l’interprétation des résultats, identifier des relations, générer et évaluer des hypothèses scientifiques ;
* Étudier comment l’IA peut proposer et prioriser des expériences permettant de tester ces hypothèses et de réduire l’incertitude ;
* Évaluer la pertinence, la robustesse, la traçabilité et la valeur scientifique des approches développées, en étroite collaboration avec les chercheurs et experts métiers ;
* Contribuer à la valorisation et au transfert des méthodes développées vers les environnements et pratiques de la R&D. Contexte et environnement Rejoignez TotalEnergies et contribuez à l'accélération de l'innovation scientifique grâce aux technologies d'Intelligence Artificielle les plus avancées. Les avancées récentes en Intelligence Artificielle, notamment en IA générative, modèles de langage et systèmes agentiques, ouvrent de nouvelles perspectives pour la recherche expérimentale. Elles permettent à la fois de mieux exploiter des volumes croissants de données et de connaissances scientifiques hétérogènes et d'envisager de nouvelles formes d'assistance au raisonnement scientifique. Au sein des équipes R&D, ce post-doctorat vise à développer et mettre en œuvre des solutions d'IA permettant d'extraire, structurer, connecter et exploiter les connaissances et données scientifiques, tout en explorant des approches plus avancées d'IA pour la Découverte Scientifique : interprétation de résultats, génération d'hypothèses ou proposition d'expériences permettant de les tester. Les approches développées seront mises en œuvre et évaluées sur des problématiques réelles de recherche expérimentale, notamment dans le domaine de la formulation de produits.