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Doctorant en Intelligence Artificielle H/F

ABG-105597 Sujet de Thèse
14/05/2022 Autre financement privé
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CESI
Nanterre - Ile-de-France - France
Doctorant en Intelligence Artificielle H/F
  • Informatique
  • Informatique

Description du sujet

Titre : Vers une Intelligence Artificielle explicable (XAI) et équitable


Domaines scientifiques : Intelligence artificielle, data science, machine learning, statistique.
Mots clés : méthodes d'XIA ou IA explicable, algorithmes d'équité, apprentissage statistique, réseau de neurones profonds, modélisation prédictive, biais, théorie de décision.


Encadrement
Directrice de thèse :
Ndeye Niang Keita, Responsable de l'équipe MSDMA CEDRIC CNAM.


Co-directrice ou co-encadrante (s) :
Genane YOUNESS, Enseignante-Chercheuse, LINEACT CESI.


Travaux de Recherche
Sujet de thèse résumé
Cette thèse de doctorat porte sur la confiance dans l'intelligence artificielle. Elle vise à concevoir et à développer une approche permettant de répondre aux principaux problèmes soulevés lors de la phase de conception d'une IA, tels que les problèmes de biais, d'explicabilité et d'équité. Ces questions ont commencé à prendre de l'importance dans la littérature et sont devenues une nécessité au même titre que la performance des algorithmes. Les travaux existants ne traitent pas ces aspects conjointement. L'originalité de cette thèse est d'aborder ces problèmes en commençant par la phase de collecte des données tout en examinant le risque de biais. Par la suite, la phase de construction du modèle sera effectuée en abordant les problèmes de discrimination. Pour finir, la phase de prise de décision sera traitée en rendant les décisions explicables. 


Ce travail de thèse s'inscrit dans la thématique du laboratoire LINEACT CESI. Il est issu des travaux de recherche en " IA et sciences appliquées des données " de l'axe 2 " systèmes numériques " de la thématique 2 " Ingénierie et outils numériques " du laboratoire LINEACT. Les travaux seront menés autour de l'intelligence artificielle interprétable et de l'équité pour l'aide à la décision. En particulier, le défi de la maintenance prédictive résolu par l'intelligence artificielle a un retour important sur l'industrie 4.0 ; mais cet apport doit être suivi d'une phase d'explicabilité des décisions pour renforcer la confiance de ces techniques d'IA. Ce travail de thèse participera au développement de ce contexte et proposera des solutions avancées.

 

Nature du financement

Autre financement privé

Précisions sur le financement

Présentation établissement et labo d'accueil

CESI

Quelques mots sur CESI :
Créé depuis 1958, CESI est un acteur majeur dans le domaine de l'enseignement supérieur et de la formation professionnelle;
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Profil du candidat

Organisation de la thèse
Ecole doctorale de rattachement : ED SMI (Sciences des Métiers de l'Ingénieur) 


Votre Recrutement
Ses Modalités : sur dossier et entretien.





Vos compétences :
Compétences scientifiques et techniques :
·      Connaissances en apprentissage automatique et profond, intelligence artificielle et probabilité/statistique.
·      Aisance en algorithmique et en programmation Python, R, etc.
·      Bonne rédaction en anglais afin de viser la publication d'un manuscrit.


Compétences relationnelles :
·      Etre autonome, avoir un esprit d'initiative et de curiosité,
·      Savoir travailler en équipe et avoir un bon relationnel,
·      Etre rigoureux

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