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Doctorat
Imagerie ultrasonore 3D par adressage orthogonal du réseau de sonde matricielle pour le CND par ultrasons
Le travail de thèse s’inscrit dans le cadre des activités du Département Instrumentation Numérique (DIN) dans le domaine du Contrôle Non-Destructif (CND), et vise à concevoir une nouvelle méthode d’imagerie ultrasonore 3D rapide à l’aide de sondes multi-éléments matricielles. L’ambition sera de produire des images échographiques en trois dimensions du volume interne d’une structure pouvant...
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Doctorat
CORTEX: Orchestration de Conteneurs pour les applications Temps-Réel, Embarqués/edge, à criticité miXte
Cette proposition de thèse de doctorat vise à développer un schéma dapos;orchestration de conteneurs pour les applications en temps réel, déployées sur un continuum de ressources de calcul hétérogènes dans lapos;espace embarqué-edge-cloud, avec un focus particulier sur les applications nécessitant des garanties en temps réel. Les applications, allant des véhicules autonomes, à la surveillance de...
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Doctorat
Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques
Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu’ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée...
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Doctorat
Apprentissage Fédéré Robuste et Sécurisé
L’Apprentissage Fédéré (FL) permet à plusieurs clients d’entraîner ensemble un modèle global sans partager leurs données brutes. Bien que cette approche décentralisée soit particulièrement adaptée aux domaines sensibles à la vie privée, comme la santé ou la finance, elle n’est pas intrinsèquement sécurisée : les mises à jour de modèle peuvent révéler des informations privées,...
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Doctorat
Vers une coordination fiable et autonome des workflows dans les systèmes d’IA agentique
L’émergence des grands modèles de langage (LLMs) et des systèmes d’IA agentique transforme en profondeur la manière dont les workflows complexes sont conçus et pilotés. Contrairement aux approches traditionnelles d’orchestration centralisée, les workflows modernes doivent intégrer des agents autonomes et distribués, opérant à travers le cloud, l’edge et les environnements locaux. Ces agents collaborent avec...
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Doctorat
Réduire la fracture entre spécification expressive et vérification efficace pour lapos;apprentissage automatique
La vérification formelle de réseaux de neurones se heurte à une double tension entre d’une part, la capacité à exprimer des spécifications compactes, expressives et décrivant des propriétés de haut-niveau de systèmes comprenants des composants IA et, d’autre part, la possibilité effective de traduire ces spécifications aux prouveurs états de l’art. Lapos;état de lapos;art présente...
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Doctorat
Approches anisotropes en traitement du signal sur graphe. Application aux réseaux de neurones sur graphe.
Le traitement du signal sur graphe repose sur les propriétés dapos;un opérateur élémentaire généralement associé à une notion de marche aléatoire / processus de diffusion. Une limite de ces approches est que lapos;opérateur est systématiquement isotrope, propriété qui est transmise à toute notion de filtrage basée dessus. En traitement du signal multidimensionnel (images, vidéo, etc),...
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