POST-DOCTORANT(E) Apprentissage profond de confiance sur des séries temporelles - CDD 15 mois - IMT Mines Alès

Venez rejoindre l'IMT Mines Alès, grande école de prestige qui se classe parmi les meilleures écoles d’ingénieurs sur le plan national et mondial et implantée à Alès, ville à taille humaine, capitale des Cévennes où la qualité de vie est fortement appréciée par ses habitants.

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.

Vous êtes rattaché(e) au Centre d’Enseignement et de Recherche en Informatique et Systèmes (CERIS) de l'IMT Mines Alès et à l’Unité de recherche Systèmes Complexes et Intelligence Artificielle (SyCoIA), qui se donne pour objectif la maitrise de systèmes complexes dans le contexte de mutation lié à l'essor du numérique. Elle développe notamment un projet de recherche dédié à la conception et au pilotage de systèmes intelligents robustes, explicables, adaptatifs et centrés sur l’humain, capables de fonctionner dans des environnements complexes, dynamiques et incertains.

Vous contribuerez activement au thème CORTEX, consacré à l’étude d’une IA de confiance alliant performance, robustesse et explicabilité, dans un contexte où les systèmes d’IA « boîtes noires » sont de plus en plus utilisés dans des applications à forts enjeux.

Vos principales missions porteront sur les différents sujets liés à la robustesse et l’explicabilité :

• Travaux sur l’IA adaptive prudente et l’explicabilité de l’IA prudente,

• Travaux sur la quantification de l’incertitude dans les prédictions des MTS,

• Travaux sur l’explicabilité causale des prédictions prudentes,

• Expérimentations sur des benchmarks de l’état de l’art,

• Expérimentations préliminaires sur des données de santé (avec le CHU de Montpellier) et/ou sport (avec potentiellement un club de foot professionnel).

Vous trouvez plus d’information sur le descriptif du poste ci-dessous :

En Français : https://partage.imt.fr/index.php/s/yHo8MwLLrf3W9DX

In English : https://partage.imt.fr/index.php/s/oZqL6EdJjBSNMGN