Post-doctorant-e en Sciences humaines et sociales

À propos
de nous L'Université Clermont Auvergne (UCA) se distingue par sa communauté dynamique de plus de 36 000 étudiants, 2 000 enseignants et chercheurs, ainsi que 1 500 personnels techniques et administratifs. L'UCA est une université territoriale qui jouit d'une réputation tant nationale qu'internationale entretenant de forts liens avec son environnement socio-économique et culturel, sa gamme étendue de disciplines de recherche et d'enseignement. En 2022, l'UCA a intégré le « top 17 » des universités françaises titulaires d’un label d’excellence, avec pour thème identitaire fédérateur : concevoir des modèles de vie et de production durables. Mission Le post-doctorant sera recruté au sein du Laboratoire de Psychologie Sociale et Cognitive (LAPSCO – UMR CNRS 6024) dans le cadre du projet FAIR. Ses activités de recherche seront principalement réalisées au sein de l’équipe de recherche de l’Institut Pascal (UMR CNRS 6602), sur le site universitaire du Puy-en-Velay, où il sera pleinement intégré à l’équipe de recherche en intelligence artificielle. L’Institut Pascal est une unité mixte de recherche Université Clermont Auvergne – SIGMA Clermont – CNRS, reconnue pour ses travaux en sciences de l’ingénieur. Au sein de l’axe Thérapies Guidées par l’Image, l’équipe développe des recherches de pointe en analyse de données médicales et biomédicales, intelligence artificielle multimodale, modèles de graphes, apprentissage profond et intelligence artificielle responsable. Elle est impliquée dans de nombreux projets collaboratifs nationaux et internationaux (ANR, PHC, Région, partenariats hospitaliers), offrant un environnement scientifique particulièrement stimulant. Le post-doctorat s’inscrit dans le cadre du projet FAIR (Food Craving Assessment and Intervention for Reduction through AI Tools), financé par la Chaire MIAI. Ce projet interdisciplinaire ambitionne de développer de nouvelles approches d’intelligence artificielle pour comprendre, prédire et prévenir les épisodes de craving alimentaire, en combinant données écologiques, données physiologiques issues d’objets connectés et modèles d’IA multimodaux. Les modèles développés alimenteront notamment un agent conversationnel intelligent destiné à accompagner les personnes présentant des troubles du comportement alimentaire. Le post-doctorant sera co-encadré par le Pr Antoine Vacavant, spécialiste en intelligence artificielle et analyse de données biomédicales (Institut Pascal), et le Valentin Flaudias, spécialiste en psychologie clinique, psychopathologie et santé mentale numérique (LAPSCO), porteurs du projet FAIR. Il travaillera également en étroite collaboration avec un doctorant recruté dans le cadre du projet, ainsi qu’avec une équipe pluridisciplinaire réunissant psychologues, psychiatres, médecins, spécialistes des données de santé et chercheurs en intelligence artificielle. Ce poste offre une opportunité unique de contribuer à un projet de recherche ambitieux à fort impact scientifique, clinique et sociétal, à l’interface entre intelligence artificielle, santé mentale et santé numérique, avec des perspectives importantes de publications internationales, de collaborations interdisciplinaires et de valorisation technologique. Profil Activites Essentielles
• Participer à la conception scientifique des protocoles d’analyse des données du projet.
• Structurer, harmoniser et préparer les bases de données multimodales issues des différentes études.
• Développer des pipelines de traitement intégrant données physiologiques, comportementales et psychologiques.
• Concevoir, implémenter et comparer des modèles avancés de machine learning et de deep learning pour la prédiction du craving alimentaire.
• Développer des architectures multimodales innovantes combinant séries temporelles, données tabulaires et représentations graphiques.
• Concevoir des approches basées sur les Transformers, Graph Neural Networks et Large Language Models adaptées aux problématiques du projet.
• Participer au développement d’agents conversationnels spécialisés en santé mentale numérique.
• Évaluer les performances, la robustesse et l’interprétabilité des modèles développés.
• Assurer une veille scientifique active dans les domaines de l’IA, du machine learning et de la computational mental health.
• Participer à l’encadrement scientifique et technique du doctorant recruté dans le cadre du projet.
• Valoriser les résultats sous forme de publications dans des revues internationales et de communications dans des conférences de référence.
• Contribuer au montage de futurs projets de recherche nationaux et européens. Competences Requises Connaissances :
• Intelligence artificielle.
• Machine learning et deep learning.
• Analyse de données multimodales.
• Modélisation statistique.
• Traitement des séries temporelles.
• Science des données appliquée à la santé.
• Connaissance des problématiques liées aux données de santé appréciée. Compétences Opérationnelles
• Excellente maîtrise du langage Python.
• Maîtrise des bibliothèques de data science et de deep learning (PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn ou équivalent).
• Expérience dans le développement de modèles prédictifs avancés.
• Bonne maîtrise des environnements Linux.
• Expérience du calcul GPU.
• Capacité à analyser de grands volumes de données complexes.
• Très bonnes capacités rédactionnelles en anglais scientifique. Compétences Comportementales
• Autonomie scientifique.
• Rigueur méthodologique.
• Capacité d’innovation.
• Esprit d’analyse et de synthèse.
• Goût pour le travail interdisciplinaire.
• Capacité à collaborer avec des chercheurs issus de disciplines variées.
• Curiosité scientifique et force de proposition. PREREQUIS / FORMATION Souhaitée
• Doctorat en intelligence artificielle, informatique, machine learning, science des données, traitement du signal ou discipline connexe obtenu depuis moins de 3 ans
• Publications scientifiques dans le domaine de l’intelligence artificielle ou de la science des données
• Expérience démontrée en développement de modèles de machine learning ou deep learning
• Une expérience dans le domaine des données biomédicales, de la santé numérique ou des applications de l’IA à la santé constituera un atout. iNFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
• Rémunération : INM 495 soit 2 436.78 € brut mensuel
• Contrat de travail : 37h30 hebdomadaires
• Prise de poste : 01/01/2027
• Fin de contrat : 31/12/2027
• Congés annuel : 49 jours de congés annuels pour un temps plein (base 37h30)
• Localisation du Poste : LAPSCO
- Clermont-Ferrand
• Protection Sociale Complémentaire : En application du décret 2022-633 du 22 avril 2022 modifié, les personnels du Ministère de l’Éducation Nationale, de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche sont tenus d'adhérer au contrat collectif de protection sociale complémentaire « santé » souscrit par leur employeur. Vous devrez vous affilier dès votre date d'arrivée à l'UCA. Toutefois, dans certains cas, vous aurez la possibilité de demander une dispense.
• Participation aux frais de transports en commun
• Aménagement du temps de travail : https://www.uca.fr/universite/travailler-a-luca/services-aux-personnels
• Des offres loisirs, sport et culture pour tous les agents (https://class.uca.fr/)
• Pour l’UCA, l’inclusion et la diversité sont des valeurs importantes. C'est pourquoi nous sommes notamment handi-accueillants. Référence de l'offre : 9ygidremb1