Description du sujet de thèse

Contexte / Objectifs / Programme de recherche :
L'équipe Neurocybernétique du Laboratoire ETIS (CNRS, CY Cergy-Université Paris, ENSEA) recherche des candidats pour une place de doctorat entièrement financée offrant une opportunité passionnante de poursuivre des recherches de troisième cycle dans les domaines de la robotique bio/neuro-inspirée, de l'éthologie et des neurosciences. Page Web : https://www.etis-lab.fr/jobs/fully-funded-phd-position-in-the-field-of-neuro-inspired-robotics/
Cette thèse est financée par l'ANR, dans le cadre du projet « Nirvana » d'une durée de 4 ans sur l'intégration sensorimotrice de la variabilité lors de l'apprentissage du chant des oiseaux. Les partenaires sont l'Université Paris Nanterre, l'Université Paris-Saclay, CY Cergy-Université Paris et le LS2N.
La variabilité motrice, en permettant l'exploration de l'espace moteur, est une composante essentielle de la façon dont les circuits sensorimoteurs évoluent au cours de l'apprentissage et peut s'adapter à différentes conditions. Pourtant, les connaissances restent rares sur la manière dont la variabilité du modèle d’entrée contribue à l’efficacité de l’intégration sensorimotrice lors de l’acquisition de la parole et de l’apprentissage du chant des oiseaux. Cette proposition mettra en lumière l’impact de la variabilité comportementale sur les compétences d’apprentissage et sur les processus neurobiologiques en jeu pour, à terme, alimenter des modèles neuroinformatiques d’apprentissage de la parole humaine.
Cette thèse proposera de nouvelles approches conceptuelles pour concevoir un robot oiseau interactif qui sera utilisé à la fois pour enseigner et apprendre de manière dynamique à partir des interactions sociales avec un oiseau vivant. Un modèle neuronal artificiel, développemental et inspiré du cerveau, apprendra la structure sonore en temps réel et sans supervision explicite. Jusqu'à présent, les modèles d'IA pour l'apprentissage développemental des vocalisations ont été uniquement validés par comparaison avec un corpus annoté par l'homme et pas encore via des interactions sensorimotrices directes avec des animaux vivants.
Le doctorat dure 3 ans et comprend une petite composante pédagogique.

Contexte de travail

Ce poste est un contrat de doctorat de 3 ans dans le cadre du projet ANR NIRVANA pour développer des modèles bio-inspirés du développement cérébral chez l’oiseau et étudier le développement du chant en utilisant un robot oiseau. Cette thèse s'inscrit ainsi dans un projet scientifique plus large incluant des collaborations internes et externes dont le·la candidat·e pourra également bénéficier. Le projet de thèse sera réalisé dans l’équipe Neurocybernétique d’ETIS (UMR8051), sous la direction principale du Pr Alexandre Pitti, et du co-encadrement du Dr Sofiane Boucenna et du Dr Vincent Lostanlen (laboratoire LS2N CNRS, Nantes). Le·la candidat·e retenu·e sera inscrit·e à l'école doctorale EM2PSI (Économie, Management, Mathématiques, Physique, Sciences Informatiques) de CY Cergy Paris Université.
ETIS est un laboratoire commun entre CY Cergy Paris Université, l'ENSEA et le CNRS, et une
unité de recherche de premier plan en sciences informatiques en France.
Neurocybernétique est une équipe d'ETIS spécialisée en IA neuro-inspirée, et robotique bio-inspiré. Les domaines de recherche du groupe comprennent les neurosciences computationelles, la robotique sociale, la robotique bio-inspirée, la robotique autonome, l’IA et la robotique développementale, etc. L’équipe Neurocybernétique s'est forgée une réputation de classe mondiale et est devenu un acteur majeur dans ces domaines de recherche en France avec de multiples collaborations nationales et internationales.

Contraintes et risques

Prérequis
Pour ce poste, vous devez répondre aux prérequis suivants :
• Master ou équivalent en intelligence artificielle (réseaux de neurones), neuro-robotique, signal sonore ou mathématiques appliquées
• Excellentes compétences en programmation
• Maîtrise de l'anglais parlé et écrit
• Curiosité scientifique et envie de travailler dans un projet interdisciplinaire
• Rigueur intellectuelle et attitude proactive
Un ou plusieurs des éléments suivants seraient un plus :
• Expérience en optimisation
• Expérience internationale

Processus de recrutement
Toutes les candidatures doivent être soumises via ce portail (c'est-à-dire le Portail emploi CNRS)
avant le [date limite ici] et doivent inclure :
• CV (1 ou 2 pages maximum)
• Lettre de motivation comprenant une brève description de votre parcours, une déclaration de
vos intérêts de recherche et de votre motivation pour ce poste, et pourquoi vous pensez que
vous seriez un·e bon·ne candidat·e (1 page)
• Relevés de notes académiques pour les diplômes de premier cycle et de Master
• Deux lettres de référence ou coordonnées de deux référents
• Un ou deux exemples d'écrits scientifiques lorsqu'ils sont disponibles (c'est-à-dire des
publications ou des rapports de projet ; les liens vers des documents en ligne accessibles au
public sont acceptés)
Pour un examen complet de votre candidature, tous les éléments énumérés ci-dessus doivent être inclus ou leur absence justifiée.
Les demandes informelles par e-mail avant les candidatures complètes sont les bienvenues.
Les candidat·e·s présélectionné·e·s seront invité·e·s à un entretien entre juin et juillet 2024.