Contrat postdoctoral (H/F) : raisonnement et explications sur données incertaines
Lens, 62300
Contractuel
01/09/2025
2991€
Description
L’Université d'Artois est implantée sur différents points du territoire du Nord-Pas de Calais : Arras (siège), Béthune, Douai, Lens et Liévin. Elle comprend huit UFR, deux IUT, une école d'ingénieurs, un service de formation continue (FCU) et dix-sept centres de recherche.
Depuis sa création en 1992, l’Université d’Artois s’impose comme un acteur de promotion sociale et bénéficie d’un environnement convivial et stimulant propice aux études et à la culture.
Placée sous la tutelle du ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche, l'Université d'Artois accueille 13 000 étudiants et emploie un peu plus de 1 000 personnes. Elle est dotée d’un budget de 116 M€, dont 89 M€ de masse salariale et 7 M€ d’investissements.
L’ensemble des postes à pourvoir publiés par l’Université d’Artois est ouvert aux bénéficiaires de l’obligation d’emploi, en application des dispositions des articles L. 5212-13 et L.5212-2 du Code du Travail.
Mission
Description de l’offre
Nous recherchons une candidate ou un candidat sur un contrat postdoctoral
de 12 mois pour travailler sur le raisonnement et les explications dans les
données incertaines. La personne recrutée travaillera au Centre de Recherche en
Informatique de Lens (CRIL) de l’université d’Artois avec Florent Capelli au
sein d’une collaboration avec Grégory Bourguin du Laboratoire d’Informatique
Signal et Image de la Côté d’Opale (LISIC) de l’université du Littoral Côte
d’Opale.
Le but de ce postdoc est d’étudier des systèmes de classifications où la fonction
de classification est écrite par des experts à l’aide de règles logiques et de raisonnement
mais où l’objet que l’on souhaite classifier n’est que partiellement connu
ou bien certaines de ses propriétés ne sont données qu’avec un certain intervalle
de confiance. Par exemple, l’identification d’une espèce animale peut être
déterminée quasiment sans ambiguité par un expert disposant de suffisamment
d’informations, en utilisant une base de connaissances existante. Cependant,
si cet expert n’a accès qu’à une photo de l’animal, une partie des informations
nécessaires peut être indisponible – par exemple, une partie de l’animal est
cachée, ou on a besoin d’utiliser des données non représentée sur des images,
comme des propriétés de l’ADN – ou incertaine – par exemple, la qualité de la
photo ne capture pas un détail suffisamment précisément pour trancher avec
certitude). Dans ce cas, il devient important d’être capable de raisonner de façon
probabiliste sur la base de connaissances, afin de trouver la ou les espèces les
plus probables en fonction des incertitudes et inconnues. Dans ce projet, nous
considérerons que l’extraction des concepts présents dans l’image est faite à l’aide
d’un algorithme statistique (par exemple un réseau de neurone spécifiquement
entraîné pour cette tâche) et que la base de connaissances est représentée par
une ontologie mise au point par des experts.
Nous nous proposons de combiner à la fois des outils issus de la compilation de
connaissances et des ontologies. Les premiers permettront d’encoder lors d’un
preprocessing la base de connaissances dans une structure de données permettant
de trouver rapidement le ou les modèles les plus probables correspondant aux
données partielles dont on dispose, afin de se ramener au cas où l’information
est non-ambiguë. La seconde permettra ensuite de reconstruire un raisonnement
et d’expliquer à l’utilisateur pourquoi l’image a été classée comme ceci. Cette
approche permettra d’obtenir des outils interactifs et efficaces qui pourront être
implémentés directement dans le système Ontoclassifier développé par Grégory
Bourguin et Arnaud Lewandowski au LISIC et à l’ULCO.
Profil
Compétences attendues
La personne recrutée devra être titulaire d’un doctorat en informatique ou en
mathématique et avoir une expérience dans l’un des domaines suivants : approches
neurosymboliques pour l’intelligence artificielle, ontologies ou compilation
de connaissances.
Missions
La personne recrutée devra contribuer aux directions de recherche suivante :
• Développement de nouveaux outils théoriques pour classifier des objets en
présence de propriétés incertaines et incomplètes en utilisant la compilation
de connaissances afin d’avoir une interaction rapide et efficace.
• Prototypage de l’approche directement intégrée au logiciel Ontoclassifier.
• Développement d’une ontologie pour reconnaître les espèces d’oiseaux, avec
une priorité pour les espèces présentes dans les Hauts-de-France dans le
cadre d’une collaboration avec Écosphère.
Contexte de travail
L’activité sera effectuée au sein du Centre de Recherche en Informatique de Lens.
Le CRIL est un laboratoire situé à Lens, spécialisé dans différents aspects de
l’intelligence artificielle.
Contrat post doctoral du 01/09/2025 au 31/08/2026. Rémunération à partir de 2 991 Euros, négociable selon expérience.