L’intelligence artificielle (IA) est entrée dans une ère nouvelle, portée par l’essor de l’apprentissage automatique, l’apparition de nouveaux algorithmes, l’augmentation exponentielle des puissances de calcul et l’accessibilité croissante à des sources de données variées. L’IA n’est plus seulement un programme de recherche confiné aux laboratoires ou à une application précise : elle va devenir l’une des clés du monde à venir, déterminant notre capacité à organiser les connaissances, à leur donner un sens et à augmenter nos facultés de prise de décision.

Les atouts de Sorbonne Université et l’Alliance Sorbonne Université en matière d’IA sont considérables et tiennent en particulier à la très grande diversité des travaux conduits dans ses laboratoires de recherche, depuis les aspects les plus fondamentaux de l’IA (mathématiques et informatique, machine learning, apprentissage profond, robotique, etc.) jusqu’aux problèmes d’éthique et d’humanités numériques, en passant par des applications à la santé, au climat ou à la création artistique. Dans ce contexte, Sorbonne Université a décidé de créer le « Sorbonne Center for Artificial Intelligence » (SCAI), qui réunira  dans un lieu unique un éventail stratégique des disciplines de l’intelligence artificielle moderne.

L’ambition du SCAI est de contribuer significativement à l’excellence de la recherche interdisciplinaire et de la formation en intelligence artificielle en favorisant les échanges entre chercheurs, enseignants, étudiants et industriels. 

Présentation et objectifs

Afin d'accompagner ce projet, un programme doctoral IA est mis en place, il bénéficie de dix contrats doctoraux[1]. Il permettra de recruter à partir de la rentrée 2019 dix doctorants, qui intégreront le programme doctoral hébergé par le futur SCAI.

Les contrats doctoraux soutiendront des projets de recherche relevant du domaine de l'intelligence artificielle au sens large, notamment dans les champs des mathématiques, de l’informatique, de la robotique, de la médecine/santé, du climat, de l’environnement, de l’Univers et des humanités numériques. Trois contrats doctoraux seront attribués à des candidats proposant un projet de recherche doctoral relatif aux interactions humain-machine et relevant d’un laboratoire du Labex SMART.

Une attention particulière sera portée aux projets de collaboration associant un directeur de thèse et un co-encadrant de disciplines complémentaires de l’IA (aspects fondamentaux et applications).

Conditions d’éligibilité

Le projet de recherche doctoral (PRD) doit être porté par une directrice ou un directeur de thèse affilié(e) à l’une des Ecoles Doctorales de l’Alliance Sorbonne Université et rattaché(e) à une unité de recherche ayant pour tutelle un établissement de l’Alliance. Les projets devront être validés par l’école doctorale de rattachement du porteur de projet. 

Sélection des projets

Seuls les projets validés par les écoles doctorales seront examinés.

Une pré-sélection des projets de recherche doctoraux sera faite par un jury composé de représentants des établissements de l’Alliance Sorbonne Université. Le jury prendra en compte la qualité scientifique du projet et son adéquation avec la thématique du programme. Les projets pré-sélectionnés seront largement diffusés par les écoles doctorales et les établissements.

Le porteur de sujet devra alors sélectionner son candidat et communiquer au programme CV, lettre de motivation, copie du diplôme ou relevé de notes si le master 2 est en cours.

Audition des candidats 

L’attribution des contrats doctoraux se fera ensuite sur audition des candidats. L’adéquation projet-candidat sera évaluée par un jury dont les membres seront choisis pour leur expertise scientifique en fonction des projets retenus et des écoles doctorales concernées.

Calendrier prévisionnel  2019 

20 mai 2019 : Date limite d'envoi des projets de recherche doctoraux (PRD) par email à 

 

20 mai 2019 : Date limite de validation des PRD par les écoles doctorales

31 mai 2019 : Pré-sélection sur dossier des PRD

Fin juin - début juillet 2019 : Audition des candidats

Début juillet 2019 : Résultats

 

Candidater au PDI IA

Une fois les projets sélectionnés, ceux-ci seront diffusés en ligne sur cette page. Vous pourrez alors les consulter et aurez accès aux informations relatives au sujet (résumer, contacts). Nous vous invitons à entrer en contact directement avec les porteurs de projets correspondant à votre profil, vos intérêts.

Remarque : Le porteur de sujet sélectionne librement son candidat pour les auditions.

Campagne 2019

 --> DEEPFACE - Enhanced facial behavior recognition and rehabilitation using 3D biomechanical features and deep learning approaches

--> Pixel photometric redshifts for Euclid

--> Approches statistiques pour l'automatisation de la calibration des paramètres des modèles climatiques et la quantification des incertitudes associées

--> EDDY-DEEP

--> Data Assimilation for Hybrid physical-machine learning models. Application on the nowcasting of precipitations

--> Robotique en essaim adaptative et prise de décision collective

--> Hierarchical variational temporal learning for dynamic musical audio synthesis

--> New computational approaches to study the effect of genetic mutations on the topology of protein-protein interaction networks

--> Marmelade

--> Réseaux de neurones profonds pour la modélisation multi?échelles de la dynamique de données climatiques

- -> ntelligence Artificielle et analyse des tables astronomiques anciennes et médiévales

-->Modélisation multimodale de l’expressivité et de l’alignement pour l’interaction humain-machine

--> a Marriage between Machine Learning and Decision Theory

--> Neural Vocoder for Speech Processing

-- > Interaction Learning for Intrinsically Motivated Autonomous Agents

-- > Reliable and functionally safe AI hardware

--> Understanding and Supporting User Decisions in Human-AI Interaction

--> Méthode d'apprentissage multitâche par réseaux de neurones profonds: application à l'identification de la souffrance respiratoire 

--> Apprentissage et assimilation pour la surveillance intégrative des maladies transmissibles en population générale

--> Enrichissement des données d’un entrepôt de données de santé par annotation précise de documents cliniques textuels

--> Instagram au prisme de l'intelligence artificielle 

--> Apprentissage symbolique-numérique pour l'identification en biodiversité


[1] Des contrats doctoraux seront financés par l’Initiative d’excellence, d’autres par la faculté des Sciences et Ingénierie de Sorbonne Université et le Labex SMART