Ingénieur de recherche en génie logiciel pour les modèles émergents en IA H/F

L’intelligence artificielle induit des changements profonds dans les paysages scientifiques, économiques, politiques et sociétaux contemporains. Une décennie après sa « renaissance », l’apprentissage automatique continue à réaliser des avancées sur de nombreux fronts, au prix cependant d’une boulimie de ressources informatiques induisant une consommation électrique préoccupante. Les modèles de langage actuels comportent quelques centaines de milliards de paramètres et consomment pour leur entraînement seul plusieurs GWh, ce qui aujourd’hui motive la recherche d’approches (de rupture) plus sobres. En plus des diverses initiatives visant à développer des composants et systèmes numériques pensés pour l’IA et dotés d’une meilleure efficacité énergétique, des approches disruptives en IA doivent être développées pour viser des gains énergétiques encore plus importants. Cette évolution passera probablement par l’utilisation de modèles différents de ceux utilisés traditionnellement en apprentissage et présentant des propriétés proches des comportements de composants physique, en facilitant par là-même l’implantation. Le projet Emergences vise à faire avancer l’état de l’art sur les modèles émergents proches de la physique en explorant de manière collaborative divers modèles de calcul en utilisant les propriétés de différents dispositifs physiques. Les efforts seront concentrés sur trois fronts distincts : les modèles évènementiels bio-inspirés, les modèles inspirés de la physique (de la dynamique des systèmes) et les solutions d’apprentissage automatique innovantes proches de la physique (exploitant les propriétés de composants physiques). Les investigations porteront sur l’IA embarquée pour l’« Edge AI», où le besoin d’une efficacité énergétique accrue est prégnant, pour l’inférence et pour l’apprentissage qui pourra être incrémental. Elles viseront plusieurs domaines d’application allant par exemple de la surveillance de l’environnement à la santé. Descriptif de la mission : Ces investigations seront menées sur la base d’outils, de bases de données et de métriques de performance communs qui feront l’objet d’une initiative transversale collaborative. L’objectif de cette mission est donc de participer à ces efforts. Les attendus sont : Au niveau de outils : organisation d’une ou plusieurs forge(s) logicielle(s) avec intégration des modèles/lois d’apprentissage des partenaires Au niveau des benchmarks : comparaisons des différents modèles développés dans les 3 axes cœur du projet et avec l’état de l’art. Mise en œuvre des protocoles expérimentaux robustes Participation à la définition des datasets, métriques (accuracy, conso, surface, latence, robustesse au bruit,...) pour benchmark des différents modèles Mise en œuvre d’une référence sur un microcontrôleur Une participation aux publications avec les doctorants participants au projet est aussi attendue.

jeune docteur-e ou ingénieur intéressé par de la recherche software engineering outils ML, apprentissage electrical engineering (secondaire) Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.

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