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Doctorat sur la robustesse des systèmes dynamiques d'apprentissage en théorie des jeux (H/F)

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

Date Limite Candidature : mardi 3 octobre 2023

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorat sur la robustesse des systèmes dynamiques d'apprentissage en théorie des jeux (H/F)
Référence : UMR5217-PANMER-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : ST MARTIN D HERES
Date de publication : mardi 12 septembre 2023
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

Description du sujet de thèse

La propagation fulgurante des algorithmes d'IA – des chatbots polyvalents capables d'imiter des con- versations humaines aux systèmes automatisés d'admission à l'hôpital alimentés par l'apprentissage automatique – a soulevé une question cruciale pour l'ensemble de la société : Peut-on se fier aux prédictions des modèles d'apprentissage automatique ? Plus généralement, les systèmes d'IA sont-ils capables de fournir des résultats fiables dans des environnements critiques aux enjeux élevés ?

Ces questions tournent invariablement autour de la notion de robustesse, un besoin opérationnel qui a échappé au domaine depuis ses débuts. L'une des principales raisons en est que les systèmes d'apprentissage automatique sont généralement très gourmands en données et très sensibles aux exemples qui leur sont fournis, ce qui fait qu'ils ont tendance à être fragiles et limités dans leur champ d'application. Malheureusement, la robustesse ne peut pas être simplement obtenue en fournissant d'avantage de données et de puissance de calcul à des modèles de plus en plus grands, dont les besoins en énergie augmentent de façon exponentielle. Au lieu de cela, ce doctorat vise à développer les fondements théoriques et méthodologiques de la robustesse et de la fiabilité nécessaires pour les technologies et les systèmes d'IA.

Pour relever les défis qui se posent lorsque les modèles et algorithmes d'IA sont déployés et interagissent les uns avec les autres dans des environnements réels, nous prévoyons de développer les outils théoriques et techniques nécessaires pour étudier les systèmes dynamiques et les algorithmes d'apprentissage en théorie des jeux, le but ultérieur étant l'étude de l'influence de bruit et d'incértitudes sur la dynamique des réplicateurs, et le développement des algorithmes d'apprentissage robustes. Une expertise forte sur la dynamique des réplicateurs sera nécessaire pour le doctorat.

Contexte de travail

Localisation: Équipe POLARIS (https://team.inria.fr/polaris/), équipe jointe CNRS, Inria, et Université Grenoble Alpes, faisant partie du Laboratoire LIG, unité mixte de rechechre UMR 5217 du CNRS (450 personnes). L'équipe est localisée sur le campus de Saint Martin d'Hères, accessible en tramway depuis Grenoble.

Autres bénéfices:
- 44 jours de congés annuels
- Possibilité de télétravail jusqu'à 2 jours par semaine
- Prise en charge partielle des frais de complémentaire santé.
- Restauration subventionnée accessible sur le campus
- Remboursement partiel des coûts de transports en commun

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

Risques liés au travail sur écran uniquement (ergonomie)