Enseignante-Chercheuse ou Enseignant-Chercheur en Traitement Vidéo et Animation avec l'Apprentissage Profond

Nous recherchons une enseignante-chercheuse ou un enseignant-chercheur en Traitement Vidéo et Animation avec l'Apprentissage Profond. Vous rejoindrez l'équipe Multimédia (MM) au sein du département Image, Données, Signal (IDS). Vous participerez également activement aux activité du Centre HiParis. Contexte scientifique : L'essor de l'intelligence artificielle et en particulier des techniques d'apprentissage profond a profondément impacté la recherche pour toutes les modalités de données : audio, images, vidéos, texte, 3D, etc. En effet, cet appel vise à renforcer l'équipe multimédia dans l'un des domaines suivants, avec un fort accent sur l'IA. L'animation est un domaine dynamique et évolutif où l'intelligence artificielle est à l'origine d'avancées transformatrices, en particulier dans la synthèse automatisée des mouvements, le rendu en temps réel et la génération de personnages expressifs. Les techniques modernes, telles que les modèles de mouvement neuronaux et la simulation basée sur la physique, permettent de créer des animations réalistes avec une intervention manuelle réduite, ce qui profite à des secteurs tels que le jeu, le cinéma et la production virtuelle. Les outils alimentés par l'IA peuvent interpoler les images clés, améliorer la synchronisation labiale pour les contenus doublés, ou même générer des animations entièrement nouvelles à partir d'entrées textuelles ou audio en utilisant des modèles de fondation multimodaux. En outre, les innovations en matière d'animation procédurale et d'éclatement gaussien en 3D permettent une reconstruction plus efficace de la scène et une génération dynamique d'actifs, ce qui est essentiel pour les expériences immersives AR/VR. Alors que la demande de contenu numérique personnalisé et interactif augmente, la recherche à l'intersection de l'IA et de l'animation offre un immense potentiel pour redéfinir la créativité, les chaînes de production et l'engagement de l'utilisateur. Un autre domaine critique est le traitement vidéo basé sur les réseaux neuronaux, qui comprend des modèles spécialisés pour la restauration vidéo, la suppression des artefacts et l'amélioration des séquences historiques ou de faible qualité. En outre, les technologies sécurisées d'imitation profonde offrent des possibilités d'avatars numériques vérifiés et d'applications innovantes dans le domaine du divertissement, ce qui nécessite des solutions robustes et conformes à l'éthique. Le 3D Gaussian Splatting représente une approche transformatrice pour la reconstruction rapide et précise de scènes en 3D, avec des implications significatives pour la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) et les simulations industrielles. La recherche dans ce domaine pourrait déboucher sur des méthodes brevetées d'intégration de cette technique dans des outils interactifs et dans des processus industriels, permettant une modélisation 3D en temps réel et des expériences immersives. Enfin, les foundation models centrés sur la vidéo pour les applications multimodales ouvrent de nouvelles possibilités en matière de génération de contenu pilotée par l'IA, comme la création ou la modification de vidéos sur la base d'entrées textuelles ou audio. Ces technologies permettent également de résumer automatiquement des vidéos, ce qui est très utile dans les secteurs des médias, de l'éducation et de la surveillance, en améliorant l'accessibilité et le traitement de l'information. Vos missions principales seront de : - Participer à la conception et la mise en oeuvre d'enseignements dans votre domaine scientifique - Conduire des recherches dans votre domaine scientifique - Participer au développement de partenariats, de collaborations et de relations contractuelles