Emplois
Toutes nos offres
-
Doctorat
Détection dapos;anomalies dans les vidéos adaptative et explicable
La détection dapos;anomalies dans les vidéos (VAD) vise à identifier automatiquement les événements inhabituels dans des séquences vidéo qui s’écartent des comportements normaux. Les méthodes existantes reposent souvent sur lapos;apprentissage One-Class ou faiblement supervisé : le premier napos;utilise que des données normales pour lapos;entraînement, tandis que le second sapos;appuie sur des labels au niveau de...
-
Doctorat
Développement et validation d’algorithmes d’intelligence artificielle, appliqués à l’haptique surfacique, pour l’évaluation des troubles neurodéveloppementaux à travers le toucher et la dextérité
Lapos;objectif de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes dapos;évaluation clinique utilisant des technologies haptique surfaciques, développées au CEA List, et des algorithmes de machine learning pour tester et mesurer lapos;intégration tactile-motrice. En particulier, la thèse investiguera et validera le développement dapos;un pipeline dapos;analyse multimodale qui convertit les signaux haptique et les données des...
-
Doctorat
Exploitation avancée des données de santé par de lapos;apprentissage collaboratif sécurisé
Depuis quelques années, l’apprentissage profond est utilisé avec succès dans de nombreux domaines et est de plus en plus intégré dans la recherche clinique et le domaine de la santé. La capacité à combiner des sources de données diverses, telles que la génomique et l’imagerie, améliore la prise de décision médicale. L’accès à de grands...
-
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...
-
Doctorat
Apprentissage informé par la physique pour les problèmes inverses acoustiques : reconstruction de champs, détection et analyse de détectabilité en environnements complexes
Cette thèse vise à développer un cadre mathématique et algorithmique pour la résolution de problèmes inverses acoustiques en environnements complexes, fondé sur l’apprentissage informé par la physique. En intégrant explicitement l’équation des ondes dans des architectures d’intelligence artificielle, l’objectif est d’améliorer la reconstruction de champs acoustiques à partir de mesures partielles, la localisation de sources...
-
Doctorat
Architecture dapos;un système de tomoscintigraphie préclinique
L’imagerie médicale est une source majeure d’innovations offrant un potentiel remarquable pour relever les nouveaux défis posés par la médecine de précision. En particulier les approches théranostiques, mêlant diagnostic et thérapie peuvent être personnalisées pour chaque patient. Dans ce cadre, le CEA-Leti propose un sujet de thèse visant à développer un imageur tomoscintigraphique préclinique dédié,...
-
Doctorat
Génération assistée par LLM de modèles matériels fonctionnels et formels
Les systèmes matériels modernes, comme les processeurs RISC-V ou les accélérateurs matériels, reposent sur des simulateurs fonctionnels et des modèles de vérification formelle pour garantir leur bon fonctionnement, leur fiabilité et leur sécurité. Aujourd’hui, ces modèles sont majoritairement développés manuellement à partir des spécifications, ce qui demande beaucoup de temps et devient de plus en...
-
Doctorat
Détection hors distribution avec des modèles de fondation de vision et des méthodes post-hoc
Le sujet de thèse se concentre sur lapos;amélioration de la fiabilité des modèles de deep learning, en particulier dans la détection des échantillons hors distribution (OoD), qui sont des points de données différents des données dapos;entraînement et peuvent entraîner des prédictions incorrectes. Cela est particulièrement important dans des domaines critiques comme la santé et les...
-
Doctorat
Prédiction des effets de dispersion d’ondes élastiques par un modèle semi-analytique sous approximation hautes fréquences
Les méthodes d’inspection ultrasonores (UT) sont une composante essentielle des contrôles non-destructifs (CND). Elles sont couramment employées pour l’inspection de composants mécaniques tels que les soudures (nucléaire, pétrochimie) ou les structures en matériau composite (aéronautique). Afin de comprendre les phénomènes physiques en jeu pour une configuration donnée, la simulation est un atout et parfois une...
-
Doctorat
Optimisation dapos;architecture neuronale post-entraînement pour petit modèles de langage
L’IA générative, et en particulier les modèles de langage (LLM), ont conduit à une nouvelle révolution de lapos;IA avec des applications dans tous les domaines. Cependant, les LLM sont très gourmands en ressources (énergie, calculs, etc.) et, par conséquent, difficiles à mettre en œuvre sur des systèmes embarqués autonomes. Les LLM peuvent être optimisés en...
-
Doctorat
Validation systémique des bases de règles floues : prise en compte de la disponibilité des données et des spécificités de l’inférence floue}
Ce sujet de thèse s’inscrit dans le domaine de l’intelligence artificielle symbolique. Contrairement aux approches basées sur les réseaux de neurones, ces méthodes reposent sur des règles explicites, souvent issues d’experts ou apprises à partir de peu de données, ce qui les rend interprétables mais potentiellement imparfaites. Le problème central est donc la validation des...
FR 
EN 