Postdoctorat (H/F) expérimentateur robotique en essaim et apprentissage collectif

Description du Poste

Les Missions

Le postdoctorant (H/F) aura pour mission de développer et conduire la partie expérimentale d’un projet de recherche consacré à l’émergence de formes d’intelligence collective dans des systèmes robotiques actifs.

L’objectif général du projet est de comprendre comment une population de robots autonomes, interagissant localement et sans contrôle centralisé, peut apprendre collectivement des règles de comportement adaptées à une tâche et à son environnement. Une attention particulière sera portée au couplage entre la dynamique physique du système — mouvement, interactions stériques, confinement, densité, assemblage — et la dynamique d’apprentissage et de transmission de l’information entre agents.

Il ou elle développera des expériences quantitatives permettant d’explorer cette boucle de rétroaction entre organisation physique, interactions, apprentissage social et performance collective. Il ou elle contribuera en particulier à identifier les conditions dans lesquelles les interactions physiques constituent un obstacle à l’apprentissage collectif ou, au contraire, peuvent être exploitées comme une ressource.

L'Activité

Le ou la postdoctorant prendra en charge la conception, la réalisation et l’analyse d’expériences sur des populations de petits robots mobiles et programmables.

Ses activités comprendront notamment :
l'extension des fonctionnalités de la plateforme de robotique en essaim existante, en particulier le développement éventuel de nouvelles fonctionnalités robotiques permettant d’explorer des situations d’adhésion, d’assemblage ou de déformation collective ;
l’implémentation de protocoles d’apprentissage social décentralisé, dans lesquels les agents peuvent modifier et échanger leurs politiques de comportement à partir de leur expérience ;
la conception de tâches expérimentales permettant de distinguer performances individuelles et véritablement collectives : navigation dans des gradients, exploration, adaptation à des environnements changeants, agrégation, transport ou franchissement d’obstacles ;
l’étude systématique de l’effet de la densité, du confinement, des frontières, des interactions stériques et de la structure du réseau d’interactions sur la dynamique d’apprentissage ;
l’acquisition et le traitement de données quantitatives : trajectoires, voisinages et contacts, communications entre robots, états internes et politiques individuelles, performances et temps d’apprentissage ;
la caractérisation de grandeurs collectives telles que la diversité des politiques, les taux de fixation, le mélange spatial, le renouvellement du réseau d’interactions, la robustesse aux perturbations et la capacité d’adaptation à de nouvelles tâches ;
la confrontation des résultats expérimentaux aux simulations numériques et aux descriptions théoriques développées dans le cadre du projet ;
la participation à l’encadrement d’étudiant·es impliqué·es dans le projet, aux réunions du consortium et à la valorisation scientifique des résultats sous forme de publications et de présentations dans des conférences internationales.

Une part importante du travail consistera à concevoir des expériences suffisamment simples pour permettre une analyse physique quantitative, tout en conservant les ingrédients essentiels de l’apprentissage et de l’autonomie des agents.

Votre Profil

Compétences

Le poste s’adresse à un·e candidat·e titulaire d’un doctorat en physique, systèmes complexes, matière active, ou dans un domaine voisin.

Les compétences suivantes seront particulièrement appréciées :
solide expérience en physique expérimentale et goût prononcé pour la conception d’expériences quantitatives ;
aptitude à développer, modifier et instrumenter des dispositifs expérimentaux ;
très bonnes compétences en programmation, idéalement en Python et/ou C/C++ ;
expérience de l’acquisition et du traitement de données expérimentales ;
connaissance de la robotique mobile, des systèmes embarqués, de l’électronique ou des protocoles de communication entre agents, appréciée mais non indispensable ;
intérêt pour la matière active, les systèmes dynamiques, la physique statistique hors équilibre, les systèmes complexes ou la robotique collective ;
intérêt pour les méthodes d’apprentissage décentralisé, d’apprentissage évolutionnaire ou d’intelligence collective ;
capacité à travailler à l’interface entre expérience, simulation et théorie ;
autonomie scientifique, créativité expérimentale et aptitude à travailler au sein d’une équipe interdisciplinaire ;
bonne maîtrise de l’anglais scientifique écrit et oral.

Une expérience préalable en robotique n’est pas indispensable si le/la candidat·e possède une solide culture expérimentale et un intérêt marqué pour le développement instrumental et la programmation.

Votre Environnement de Travail

Le/la postdoctorant·e sera accueilli·e au laboratoire Gulliver à l’ESPCI Paris – PSL, sous la direction d’Olivier Dauchot.

Le laboratoire Gulliver développe une recherche fortement interdisciplinaire à l’interface de la physique statistique, de la matière molle, de la matière active et des systèmes complexes. Le projet bénéficiera d’un environnement combinant expériences, modélisation, simulations numériques et développements théoriques.

Le ou la postdoctorante travaillera en interaction étroite avec les chercheurs impliqués dans le projet sur les aspects de matière active, de robotique en essaim, d’apprentissage social et de physique statistique hors équilibre. Il ou elle disposera d’une plateforme robotique existante, qui constituera le point de départ des expériences, ainsi que des outils de simulation et d’analyse développés parallèlement au sein du consortium.

Le projet offre ainsi la possibilité de contribuer à l’émergence d’un domaine à l’interface entre matière active, matière robotique et intelligence collective, avec l’ambition de comprendre dans quelles conditions un collectif physique peut non seulement s’auto-organiser, mais également apprendre à modifier les règles mêmes de son organisation.

Contraintes et risques

Le poste ne présente pas de contrainte ni de risque professionnel spécifique au-delà de ceux associés à une activité expérimentale courante en laboratoire.

Les expériences portent principalement sur de petits dispositifs robotiques, de l’électronique basse tension, de la programmation et de l’acquisition de données. Les règles usuelles de sécurité du laboratoire s’appliquent.

Rémunération et avantages

Rémunération

3131€ brut/mois

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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