Le projet de recherche des candidats aura trait aux modélisations probabilistes génératives pour l’Intelligence Artificielle.
Les enseignements et les encadrements de divers projets d’élèves concerneront la statistique, les probabilités, l’analyse des données, ou l’apprentissage machine. En lien avec ses activités de recherche, la personne aura la possibilité de proposer des cours en troisième année de TSP et/ou les Master 2 de l’IP Paris.
Les activités de recherche s’inscriront dans le cadre du Cluster IA 2030 du Centre Interdisciplinaire Hi ! Paris de l’Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), ainsi que dans celui l’Axe Thématique «Data Analytics et Intelligence Artificielle» de l’Institut Mines-Télécoms (IMT). Plus précisément, l’apprentissage des récents modèles génératifs (modèles de diffusion, generative transformers,…), reposant sur un très grand nombre de paramètres, implique de nombreux défis. On peut citer l’optimisation d’une fonction de coût par rapport à un grand nombre de paramètres, ou l’optimisation de lois variationnelles en grande dimension pour l’approximation d’estimateurs et/ou de la fonction de coût. Apporter, dans le cadre collaboratif de Hi ! Paris, des contributions significatives aux méthodes d’apprentissage de tels modèles sera au cœur du projet de recherche du candidat ou de la candidate.
