Post-doctorant H/F

Il y a 3 semaines

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Informations générales

Organisme de rattachement

CNRS  

Référence

UMR9015-WENMAC-001  

Date de début de diffusion

10/08/2026

Date de parution

29/08/2026

Date de fin de diffusion

31/08/2026

Intitulé long de l'offre

Post-doctorant H/F - Intégration de recommandations IA dans des environnements critiques

Date limite de candidature

31/08/2026

Nature du contrat

CDD d'1 an

Versant

Fonction Publique de l'Etat

Catégorie

Catégorie A (cadre)

Nature de l'emploi

Emploi ouvert uniquement aux contractuels

Domaine / Métier

Recherche - Chercheuse / Chercheur

Statut du poste

Vacant

Intitulé du poste

Post-doctorant H/F - Intégration de recommandations IA dans des environnements critiques

Descriptif de l'employeur

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Description du poste

Missions :
L'objectif du postdoctorat est de concevoir un dispositif d'interaction pour prévenir les pilotes et les médecins de possibles fixations et les aider à modifier leur comportement de manière adéquat, en utilisant les possibilités de l'environnement de réalité étendue. En collaborant avec nos experts médecins et pilotes d'une part et les chercheurs en IA d'autre part, vous devrez identifier les méthodes les plus efficaces pour présenter les informations de diagnostic aux participants et les aider à comprendre la relation entre la situation, leurs actions et les possibles erreurs de fixation. Vous utiliserez l'observation comparative structurée (Mackay and McGrenere, 2024) ainsi que d'autres méthodes pour collecter des données qualitatives et quantitatives pour maximiser l'engagement des utilisateurs vis-à-vis du système, de telle sorte que les performances de l'utilisateur et du système réunis sont supérieures à celles de chaque acteur pris séparément.
Activités :
En situation critique, les opérateurs doivent poser des diagnostics provisoires sur la base d'informations partielles et incertaines pour prendre des décisions. Ce contexte est propice aux « erreurs de fixation », c'est-à-dire le fait de ne pas mettre à jour l'évaluation d'une situation ou de persister dans un plan d'action qui n'est plus approprié. Ces erreurs sont une cause majeure d'événements indésirables et d'accidents dans les domaines de la santé et de l'aviation. Le projet IDEFIX, financé par l'ANR, a pour objectif d'étudier l'apport de l'Intelligence Artificielle et de la Réalité Virtuelle & Augmentée pour aider les opérateurs en situation critique, comme des pilotes d'avion ou des professionnels de santé, à éviter les erreurs de fixation.

Nous développons un ensemble d'algorithmes pour analyser l'activité de pilotes et de soignants dans des environnements de réalité virtuelle et de réalité augmenté, sur des situations critiques simulées et contrôlées. Ces algorithmes sont capables d'identifier de possibles comportements de fixation à partir des informations de l'environnement et des actions de l'opérateur. La problématique IHM est alors la suivante : comment informer l'opérateur des recommandations de l'IA dans un environnement déjà saturé d'information, sans perturber son activité et en tenant compte du fait que l'assistant IA, tout comme l'opérateur, peut se tromper dans son analyse de la situation ?

Le travail visera en particulier à étudier :

* comment prendre en compte l'activité de l'opérateur dans le mécanisme de recommandation ;
* comment présenter l'information à l'opérateur en tenant compte de son activité, de sa charge cognitive et de la situation ;
* comment permettre à l'opérateur d'interagir avec l'IA de manière à maximiser la qualité de la décision et minimiser les temps de fixation.

Contexte de travail :
Le Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN) implanté sur le ca
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Conditions particulières d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Descriptif du profil recherché

Competences :
Le poste s'adresse à une personne titulaire d'un doctorat en interaction humain-machine, informatique ou sciences cognitives, avec une forte composante en modélisation de l'activité.

Une appétence pour les questions situées à l'interface entre modélisation, compréhension des processus de décision humaine et interaction humain-IA sera particulièrement appréciée.

Une capacité à articuler une contribution théorique forte avec une validation dans un cadre interdisciplinaire appliqué à des situations critiques constituera un atout important.

Contraintes et risques :
néant

Temps plein

Oui

Rémunération contractuels (en € brut/an)

environ 3000€ brut

Localisation du poste

Europe, France, Île-de-France, Essonne (91)

Géolocalisation du poste

GIF SUR YVETTE

Lieu d'affectation (sans géolocalisation)

91190 GIF SUR YVETTE (France)

Critères candidat

Niveau d'études / Diplôme

Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents

Spécialisation

Formations générales

Langues

Français (Seuil)