IA, Décision, Interaction Humain-IA; 27e section

Associate Professor : IA, Décision, Interaction Humain-IA (27e section)

Le profil recherché s’inscrit dans l’axe Intelligence Artificielle et Sciences des Données du LIP
6. Il concerne notamment la prise de décision en environnement complexe (e.g., incertain et/ou multicritère, stochastique, décisions séquentielles, etc.), en combinant l’exploitation de données pouvant être bruitées, multidimensionnelles, ou multimodales, et l’expertise humaine, avec une attention particulière pour des modèles de décision et d’apprentissage automatique explicables et interprétables par et pour l’humain. Ces thématiques font l’objet d’intenses travaux de recherche, tant au niveau français qu’à l’international.

Les équipes DECISION (théorie de la décisionalgorithmique) et MOCAH (Modèles et Outils informatiques Centrés Apprentissage Humain) concernées par ces thèmes souhaitent renforcer leurs recherches dans ce domaine. La personne recrutée devra être en mesure de développer des travaux autour des modèles de décision en interaction avec l’Humain. Elle devra s’insérer dans l’une des deux équipes mentionnées plus haut et prendre une part active dans l’encadrement d’étudiants, le montage de projets collaboratifs, et de contrats industriels.

Nous spécifions maintenant plus précisément le profil recherche pour chaque équipe concernée.

DECISION : L’équipe DECISION souhaite recruter une personne spécialisée en modèles computationnels pour l’aide à la décision, qui puisse intervenir sur la modélisation et l’apprentissage des références, et/ou sur l’optimisation des décisions dans différents contextes (multicritère, incertain, choix social), éventuellement en interaction avec l’humain, ou sur la modélisation de systèmes complexes. Les principales compétences recherchées concernent l’apprentissage statistique (passif, actif, online), l’optimisation discrète et continue, l’algorithmique et la complexité, les modèles graphiques probabilistes, l’analyse de la causalité.

MOCAH : L’équipe MOCAH, intéressée notamment par la modélisation informatique centrée sur l’apprentissage humain, souhaite recruter une personne s’insérant dans l’un des axes suivants :

• AIED (AI for Education), avec un focus sur la prise de décisions séquentielle et sous incertitude. L’objectif est de développer des politiques pédagogiques adaptatives (rétroactions personnalisées, activités pédagogiques adaptées) en exploitant des données multimodales (données d’interaction et comportementales, physiologiques, mouvements oculaires, etc.).
• Interaction IA-Humain, visant à guider l’apprentissage de l’IA avec un humain dans la boucle, et à améliorer l’explicabilité et l’interprétabilité des raisonnements, politiques et modèles appris.

Le candidat ou la candidate devra rédiger dans son curriculum vitæ un projet de recherche s’intégrant au sein de l’équipe souhaitée, ainsi qu’un projet d’enseignement en adéquation avec le profil du poste.

La fiche de poste complète avec le profil d’enseignement associé sera publiée dès que possible.