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Contrat post-doctoral (H/F) - chaire ANR IA"EXPEKCTATION" (EXPlainable artificial intelligence: a KnowlEdge CompilaTion FoundATION)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 19 avril 2021

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Informations générales

Référence : UMR8188-PIEMAR-005
Lieu de travail : LENS
Date de publication : lundi 29 mars 2021
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 septembre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2677,56€ (brut) par mois
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Une problématique majeure aujourd'hui en IA est celle de l'IA explicable et robuste : il s'agit de pouvoir justifier à l'utilisateur (humain) un système d'IA les décisions prises ou des prédictions suggérées par le système, et aussi de pouvoir évaluer à quel point le système est fiable. Un courant de recherche important dans cette direction consiste à associer au système d'IA considéré (en particulier, un classifieur vu comme une « boîte noire » — un réseau de neurones, une forêt aléatoire par exemple), une « boîte blanche » (ou « transparente »), sous la forme d'un circuit ayant le même comportement que la boîte noire en terme d'entrées/sorties. On peut alors utiliser la boîte blanche pour répondre aux requêtes explicatives qui sont posées et pour estimer la robustesse des décisions prises ou des prédictions réalisées. On vise à exploiter pour ce faire diverses méthodes de raisonnement automatique. Les questions de recherche qui se posent alors sont nombreuses. Parmi d'autres : comment définir et mesurer l'intelligibilité d'un classifieur ? Quels sont les compromis précision-intelligibilité possibles ? Comment utiliser des connaissances du domaine pour produire des prédictions / explications qui soient compréhensibles ?

Le/la post-doctorant.e recruté.e devra se focaliser sur des questions de recherche en IA explicable, parmi celles listées ci-avant ou des questions connexes. Les résultats visés pourront être plutôt de type théorique ou au contraire appliqués (la production de bibliothèques de production d'explication, par exemple, pourra être un objectif possible) selon les compétences du chercheur / de la chercheuse et ses envies.

Activités

- travaux de recherche en IA explicable sur la question de l'intelligibilité
- développements fondamentaux ou appliqués

Compétences

Les compétences recherchées sont en IA explicable et plus généralement, en sciences des données, apprentissage machine et intelligence artificielle.

Contexte de travail

Le/la post-doc recrutée intégrera le Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL), UMR CNRS 8188 / université d'Artois (www.cril.fr), dans le cadre de la chaire ANR de recherche et d'enseignement appelée EXPEKCTATION (www.cril.fr/collaborations/expekctation.html), qui regroupe déjà quatre professeurs et deux doctorants.

Il/elle pourra participer aux activités du projet européen H2020 TAILOR (Trustworthy AI - Integrating Learning, Optimisation and Reasoning - tailor-network.eu) dont le CRIL est partenaire. La prise de fonctions pourra débuter dès le 1er septembre 2021 (mais elle pourra être repoussée si besoin est).

Le CRIL est une unité à taille humaine, spécialisée en intelligence artificielle, bien dotée et reconnue internationalement dans ses domaines d'expertise. Le CRIL participe à la confédération européenne des laboratoires de recherche en intelligence artificielle (CLAIRE - claire-ai.org).

Pour plus de détails sur l'emploi proposé ou d'autres questions, n'hésitez pas à contacter Pierre Marquis (www.cril.fr/~marquis/, marquis@cril.univ-artois.fr).

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