Optimisation des modèles génératifs augmentés par la recherche pour des applications inclusives

Le développement de Small Language Models (SLMs) adaptés à l’assistance au service de l’inclusion représente un enjeu majeur pour garantir la confidentialité, la souveraineté des données et la conformité réglementaire. En permettant un déploiement local ou embarqué, ces modèles réduisent la dépendance au cloud et limitent les risques de fuite d’informations sensibles. L’essor des IA d’interrogation de données et des moteurs de recherche non conventionnels renforce ce besoin de solutions compactes et performantes. L’objectif est de concilier sécurité, robustesse et efficacité dans des environnements contraints. Ce paradigme ouvre la voie à des IA plus responsables et mieux intégrées aux systèmes d’aide aux personnes fragilisées.

Le projet Interreg INCLUSIVERSEL vise à améliorer l’accessibilité par l’usage de l’intelligence artificielle générative. Dans ce cadre, nous proposons un sujet de doctorat visant le développement d’approches d’optimisation des modèles de langages. Nos modèles seront augmentés par des recherches statiques ou dynamiques dans des bases destinées aux usages inclusifs. Ils seront accessibles et viseront des applications dans le contexte de l’inclusion des personnes fragilisées telles que les PMR.

Par ailleurs, la frugalité numérique devient une exigence technique autant qu’éthique. Les modèles doivent être optimisés pour fonctionner sur des ressources limitées tout en maintenant des performances utiles en clinique ou en situation de handicap. Cette approche répond également à des contraintes économiques, notamment dans les structures associatives à budget restreint. Favoriser des modèles légers permet une démocratisation de l’IA dans le secteur de l’autonomie des personnes fragilisées.

Le projet de recherche se positionne à l’intersection de l’IA génératives, des systèmes de calcul Edge (EdgeAI), et l’aide aux personnes fragilisées. Il vise à développer des services concrets améliorant l’autonomie au quotidien, tels que l’assistance intelligente pour les déplacements en fauteuil roulant ou la navigation sécurisée dans des environnements complexes.

Encadrement :

• Smail Niar, Professeur, LAMIH/UPHF.
• Nacim Ihaddadene, Enseignant-Chercheur, JUNIA / CRIStAL.

JUNIA est un établissement d’enseignement supérieur et de recherche présent à Lille, Bordeaux et Châteauroux. Il se distingue par une forte orientation vers l’innovation, la transition durable et les technologies du futur. Son écosystème riche en laboratoires et partenariats industriels en fait un cadre propice à la recherche et au développement doctoral.

Le LAMIH (Laboratoire d’Automatique, de Mécanique et d’Informatique Humaines) est un laboratoire de recherche spécialisé dans les interactions entre l’homme, les systèmes et les technologies avancées.
Il mène des travaux interdisciplinaires en automatique, robotique, biomécanique, ergonomie et informatique.
Le laboratoire développe des solutions innovantes pour améliorer la sécurité, la performance et le bien-être dans les environnements industriels et sociétaux.

L’UPHF (Université Polytechnique Hauts-de-France) est une université publique axée sur l’innovation, l’ingénierie et les sciences humaines et sociales. Elle s’engage dans le développement du territoire, la formation professionnalisante et le soutien à la recherche, notamment via ses laboratoires comme le LAMIH.

Ingénieur ou Master en Informatique / IA / Data Science.