Post-Doctorant ou Post-Doctorante en Apprentissage Automatique

Description de l'offre d'emploi

L’institut Mines-Télécom (IMT), grand établissement au sens du code de l’éducation, est un établissement public scientifique, culturel et professionnel (EPSCP) placé sous la tutelle principale des ministres chargés de l’industrie et du numérique. Premier groupe d’écoles d’ingénieurs en France, il fédère 11 écoles d’ingénieur publiques réparties sur le territoire national, qui forment 13 500 ingénieurs et docteurs. L’IMT emploie 4500 personnes et dispose d’un budget annuel de 400M€ dont 40% de ressources propres. L’IMT comporte 2 instituts Carnot, 35 chaires industrielles, produit annuellement 2100 publications de rang A, 60 brevets et réalise 110M€ de recherche contractuelle.

Créée en 1843, IMT Mines Alès compte à ce jour 1400 élèves (dont 250 étrangers) et 380 personnels. L’école dispose de 3 centres de recherche et d’enseignement de haut niveau scientifique et technologique, qui œuvrent dans les domaines des matériaux et du génie civil (C2MA), de l’environnement et des risques (CREER), de l’intelligence artificielle et du génie industriel et numérique (CERIS). Elle dispose de 12 plateformes technologiques et compte 1600 entreprises partenaires. Pour en savoir plus : https://www.imt-mines-ales.fr.

Vous êtes affectée au Centre d’Enseignement et de Recherche en Informatique et Systèmes (CERIS). Il se compose de deux équipes de recherche, ISOAR pour Ingénierie des Systèmes et des Organisations pour les Activités à Risque et I3A pour Informatique, Image et Intelligence Artificielle. Le CERIS gére de même deux départements d’enseignement : 2IA pour Informatique et Intelligence artificielle et PRISM pour PeRformance Industrielle et Systèmes Mécatroniques ainsi que 2 plateformes technologiques AIHM pour Alès Imaging and Human Metrology et la PFM pour Plateforme Mécatronique.

La mission qui vous est proposée vise à fournir des éléments de réponse à cette question : Quelle est l’incidence des techniques de XAI sur la collaboration Homme-Machine ?.

Ainsi, dans de nombreux cas, les modèles d'IA sont des systèmes complexes qui traitent d'énormes quantités de données et effectuent des calculs difficiles à interpréter intuitivement. L'objectif de l'explicabilité est de fournir aux utilisateurs des informations sur la logique de prise de décision du modèle de manière à ce qu'ils puissent comprendre et faire confiance aux résultats de l’IA. Si l’intelligibilité des conclusions d’une IA peut modifier la confiance accordée à cette IA, la collaboration Homme-Machine peut-elle évoluer vers une relation de médiation, de délégation ou de substitution ? Ce sont les questions que nous nous proposons d’aborder dans le cadre de cette étude.

Celle-ci fait partie du projet européen ENFIELD. ENFIELD vise à établir un centre d'excellence européen distinctif axé sur l'avancement de la recherche fondamentale en matière d'IA adaptative, soutenable, centrée sur l'humain et digne de confiance.

Vous contribuez à :

• L’évaluation des variations des résultats produits par les méthodes XAI dans des contextes d'étude spécifiques (par exemple, des tâches de classification d'images et des techniques XAI basées sur l'interprétabilité locale à l'aide de méthodes d'attribution).
• L'évaluation de l'impact des méthodes XAI sur la collaboration homme-machine dans des contextes simplifiés de prise de décision :

- évaluation de la performance de l'opérateur humain dans l'exécution d'une tâche, dans différents contextes : seul, avec l'aide d'un modèle prédictif pour lequel les décisions seront expliquées/non expliquées, à l'aide d'une technique XAI,

- évaluation de la collaboration homme-machine : délégation, substitution ou médiation,

- évaluation des biais potentiels induits par les techniques d'IAO.

Vous participez à la définition :

• Des contextes d'étude (par exemple les jeux, la classification d'images) et des protocoles de test à prendre en compte.
• A la sélection et à l'implémentation de modèles prédictifs et de techniques XAI.
• A la mise en place des outils nécessaires à la réalisation des expériences couvertes par les protocoles d'étude, par exemple le développement de jeux simples, d'interfaces décisionnelles.
• A la mise en œuvre des protocoles susmentionnés sur des cohortes d'opérateurs humains.
• L'évaluation et la valorisation des résultats obtenus. 

Vous trouvez plus d’information sur le descriptif du poste : ICI ou HERE

Pré-requis du poste

Compétences, connaissances et expériences requises :

• Modèles d'apprentissage profond, et leur mise en œuvre via PyTorch (capacité à entraîner et à affiner des modèles pré-entraînés sur des ensembles de données spécifiques sur des ressources informatiques GPU dédiées), évaluation des modèles entraînés selon des protocoles standard.
• Techniques XAI ; connaissance des principales méthodes XAI (par exemple les méthodes locales et d'attribution) et des outils dans le domaine. Les compétences peuvent être améliorées au cours de la mission, mais la connaissance de ces aspects est souhaitable.

Compétences, connaissances et expériences appréciées :

• Une partie importante de la mission est l'évaluation des collaborations homme-machine, c'est-à-dire l'évaluation de l'impact des modèles d'IA et de XIA sur la prise de décision humaine ; une première expérience de travail avec des cohortes humaines serait un plus.

Niveau de formation et/ou expérience minimums requis :

• Doctorat en informatique sur une thématique en lien avec l’apprentissage automatique et/ou profond

Pourquoi nous rejoindre :

Les Avantages :

• Possibilité de télétravail
• Nombreux congés
• Restauration sur place
• Frais de transports en commun pris en charge à hauteur de 75%
• Forfait mobilité durable pour le covoiturage ou les trajets en vélo
• Ecosystème d'innovation stimulant (startups, étudiants, recherche, entreprises ...)
• Environnement idéal pour vivre ses passions (mer/montagne à proximité)

Informations complémentaires :

CDD de 12 mois de droit public - Emploi ouvert aux fonctionnaires & contractuels

A usage interne :

- métier P, Post-doctorant, catégorie II.

Le poste est ouvert à toutes et tous avec sur demande des aménagements pour les candidats et candidates en situation de handicap.

Date limite de candidatures : 12/05/2024

Date pressentie indicative du jury : 2ème quinzaine de mai 2024

Date de prise de fonction souhaitée : 01/07/2024

Les contacts :

Le contenu du poste :

• Sébastien HARISPE, Enseignant-chercheur sebastien.harispe@mines-ales.fr
• Nicolas SOULIE, Enseignant-chercheur nicolas.soulie@imt-bs.eu

Sur les aspects administratifs :

• Géraldine BRUNEL, Cheffe du service des relations humaines geraldine.brunel@mines-ales.fr