Qui sommes-nous ?
Télécom Paris, école de l’IMT (Institut Mines-Télécom) et membre fondateur de l’Institut Polytechnique de Paris, est une grande école du top 5 des écoles d’ingénieurs généralistes françaises.
La Raison d’Être de
Télécom Paris est de former, imaginer et entreprendre pour concevoir des
modèles, des technologies et des solutions numériques au service d’une
société et d’une économie respectueuses de l’humain et de son
environnement.
Nous recherchons notre futur(e) enseignant(e)-chercheur(e) en modèles génératifs pour l’intelligence artificielle. Vous rejoindrez le département Image, Données, Signal (IDS). L’activité de recherche du département IDS se fait au Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI). Le département a pour missions l’enseignement et la recherche dans le domaine du traitement du signal, de l’image et des données. Vous participerez également aux activités de Hi!Paris, le centre interdisciplinaire sur l'IA et l'analyse des données, crée par l'Institut Polytechnique de Paris.
Contexte scientifique :
L’essor de l’intelligence artificielle et particulièrement des techniques d’apprentissage profond a profondément impacté la recherche pour toutes les modalités de données : audio, images, vidéos, texte, 3D, etc. En particulier, le domaine des réseaux génératifs est actuellement en plein développement et a récemment fait grandement avancer l’état de l’art dans de nombreux champs applicatifs, allant du traitement du langage naturel à la génération d’images et de vidéos. C’est donc naturellement que ce domaine est devenu central dans les activités des trois équipes d’accueil proposées pour ce poste : S2A (Signal, Statistiques et Apprentissage), IMAGES (Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse) et MM (Multimédia). Ces activités sont développées pour des modalités variées (audio, image, vidéo, texte, 3D) et s’inscrivent dans le cadre de nombreux projets et collaborations (projet européen advanced ERC, ANR, thèses Cifres, CIEDS, etc. ) .
Le développement des modèles génératifs pose un grand nombre de défis qui sont autant de stimulations scientifiques. L’entraînement auto ou faiblement supervisé de ces modèles, le développement de modèles frugaux, le transfert de modèles, ouvrent de nombreuses pistes de recherche. L’obtention de garanties et de contrôle sur ces modèles est également un thème particulièrement fructueux. L’intégration de données multi-modales et la gestion de données structurées est également une direction très active en ce moment pour le développement de modèles génératifs. Il y a ainsi un fort potentiel scientifique sur ces thèmes, que ce soit dans les domaines de l’audio, de la vision par ordinateur, du traitement des images, etc.
Vos principales missions seront de :
