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Guidage astucieux des outils de géneration de tests
Le fuzzing est une technique de génération de tests automatisée. Il consiste en une exécution répétée dapos;un programme avec des entrées générées automatiquement, afin de déclencher des plantages, symptômes de bugs sous-jacents au niveau du code, qui peuvent ensuite être corrigés. Un défi majeur dans ce domaine consiste à passer d’une exploration indistincte du fonctionnement...
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IA pour la métrologie SEM : génération d'images et reconstruction 3D d'objects microélectroniques
L’imagerie par microscope électronique (SEM) est aujourd’hui la méthode de référence pour contrôler la qualité des produits en microélectronique, du fait des tailles des objets à imager et du rendement nécessaire quand ces outils sont utilisés sur des chaines de production. Afin d’améliorer nos connaissances sur les mécanismes en jeu lors des prises d’images et...
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Security-by-design pour les modèles de réseaux de neurones embarqués sur plateformes RISC-V
Dans un contexte de régulation de lapos;Intelligence Artificielle à lapos;échelle européenne (AI Act), de nombreuses recommandations concernent la « cybersecurité de l’IA ». Parmi les concepts les plus importants liés à la sécurité des modèles de Machine de Learning et des systèmes basés sur lapos;IA, la quot;security-by-designquot; est le plus souvent associé au renforcement des modèles dès...
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Modèles d'apprentissage profond pour le décodage des codes LDPC
Le codes correcteurs dapos;erreurs jouent un rôle essentiel pour garantir lapos;intégrité des données dans de nombreuses applications, comme le stockage, la transmission, ou la mise en réseau des données. Au cours des dernières années, de nouvelles interactions sont apparues entre la théorie du codage et l’apprentissage automatique, considéré comme un moyen prometteur de surmonter les...
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L'apprentissage de la manipulation fine et dextre par la vision et les observations kinesthésiques
La manipulation robotique fine et dextre pose des défis importants en raison de la nécessité dapos;une manipulation dapos;objets précise, de la coordination des forces de contact et de lapos;utilisation des observations visuelles. Cette recherche vise à relever ces défis en examinant lapos;intégration des capteurs visuels et kinesthésiques et des techniques sim2real. Lapos;objectif est de développer...
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Estimation de lapos;incertitude dapos;un réseau de neurones profond sur des cibles embarquées
Au cours de la dernière décennie, les réseaux neuronaux profonds (DNN) sont devenus un choix populaire pour mettre en œuvre les composants basés sur de lapos;apprentissage (LEC) dans les systèmes automatisés grâce à leur efficacité dans le traitement dapos;entrées complexes et à leur puissant apprentissage de représentation qui surpasse les performances des méthodes traditionnelles. Malgré...
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Calcul de structure électronique avec des modèles dapos;apprentissage profond
Les simulations ab initio avec la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) sont maintenant couramment utilisées dans toutes les disciplines scientifiques pour démêler les caractéristiques électroniques complexes et les propriétés des matériaux au niveau atomique. Au cours de la dernière décennie, l’apprentissage profond a révolutionné de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le...
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Algorithmes d’intelligence artificielle générative pour comprendre et contrer la polarisation en ligne
Les plateformes en ligne permettent une large diffusion de lapos;information, mais leurs modèles économiques centrés sur lapos;engagement des utilisateurs favorisent souvent la diffusion de contenus politiques idéologiquement homogènes ou controversés. Ces modèles peuvent conduire à la polarisation des opinions politiques et entraver le bon fonctionnement des systèmes démocratiques. Cette thèse étudiera des modèles génératifs dapos;IA...
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Etude du couplage de la technique de criblage haut débit et de l’intelligence artificielle pour identifier les matériaux innovants des batteries du futur
Le CEA, depuis quelques années, a mis en place une activité de criblage haut débit expérimental des matériaux pour les accumulateurs au lithium, basé sur la synthèse combinatoire par pulvérisation cathodique et de différentes techniques de caractérisation haut débit sur des substrats de grandes tailles (typiquement 4 pouces). L’optimisation des compositions des matériaux se fait...
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Accélération logicielle et matérielle de Neural Fields en robotique autonome
Depuis 2020, les réseaux de neurones Neural Radiance Fields, ou NeRFs, ont été lapos;objet dapos;un fort intérêt de la communauté scientifique pour ses capacités de reconstruction 3D implicite et de synthèse de nouveaux points de vues dapos;une scène à partir dapos;un nombre restreint dapos;images de celles-ci. Les dernières avancées scientifiques ont permis dapos;améliorer drastiquement les...
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Génération assistée par lapos;IA de simulateurs d’architectures numériques
Les outils de simulation dapos;architectures numériques reposent sur divers types de modèles, de niveaux d’abstraction différents, afin de répondre aux exigences de la co-conception et de la co-validation matériel/logiciel. Parmi ces modèles, ceux de plus haut niveau permettent la validation fonctionnelle rapide de logiciels sur les architectures cibles. Ces modèles fonctionnels sont souvent élaborés de...
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Completion de code outillé et supportée par des patterns de conceptions
Lapos;IA générative et les grands modèles de langage (LLM), tels que Copilot et ChatGPT, peuvent compléter le code basé sur des fragments initiaux écrits par un développeur. Ils sont intégrés dans des environnements de développement logiciel tels que le VS code. De nombreux articles analysent les avantages et les limites de ces approches pour la...
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Le choix technologique dans l'écoconception d'architectures IA
Les systèmes électroniques ont un impact environnemental significatif en termes de consommation de ressources, d’émissions de gaz à effet de serre et de déchets électroniques, qui connaissent tous une tendance à la hausse massive. Une grande partie de lapos;impact est due à la production, et plus particulièrement à la fabrication de circuits intégrés, qui devient...
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Interactions en langage naturel pour la détection d'anomalies dans des séries temporelles mono et multivariées en utilisant des modèles de langage fondateurs (fondation models) et la génération augmentée par indexation-plongement-récupération (RAG))
La détection dapos;anomalies dans les séries temporelles mono et multivariées dépend fortement du contexte de la tâche. Les approches de lapos;état de lapos;art reposent généralement sur deux méthodes principales : premièrement, une acquisition extensive de données est réalisée pour entraîner des modèles dapos;intelligence artificielle tels que les auto-encodeurs, capables dapos;apprendre des représentations latentes utiles pour...
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Quantification basse précision de réseau de neurones attentionnel pour l’embarqué
Embarquer lapos;intelligence artificielle (IA) représente un défi de taille. Lapos;IA sapos;est en effet développée ces dernières années à grands coups de réseaux de neurones géants et de traitements de données massives. Aujourd’hui l’enjeu est d’adapter ces méthodes dans de petits composants embarqués au plus près des solutions industrielles. La question de recherche du sujet est...
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Méta-modélisation différentiable pour lapos;inférence basée sur la simulation
De nombreux modèles de phénomènes complexes (physique, dynamique moléculaire, etc) napos;admettent pas dapos;expression analytique générale mais reposent sur des implémentations in silico sous forme de simulateurs dits quot;forwardquot;. Ainsi, la simulation forward peut être utilisée pour résoudre des problèmes inverses : trouver les conditions initiales -- les entrées du simulateur -- à partir dapos;observations du...
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Approche par clip pour améliorer lapos;efficacité énergétique des combinaisons dapos;intégration de matériel
Dans un contexte global d’automatisation de tâches, les réseaux de neurones artificiels sont actuellement utilisés dans de nombreux domaines nécessitant le traitement de données issu de capteurs : visions, sonores, vibrations. Suivant différentes contraintes, le traitement de l’information peut être réalisé sur le Cloud (SIRI, AWS, TPU) ou de manière embarquée (plateforme Jetson de NVidia,...
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Apprentissage continu multimodal sous contraintes
Les méthodes d’apprentissage profond standard sont pensées pour utiliser des données statiques. Cela induit une limitation pratique importante lorsqu’ils sont déployés dans des environnements dynamiques et sont confrontés à des données inconnues. L’apprentissage continu permet de répondre à ce problème, surtout avec l’utilisation de grands modèles pré-entraînés. Toutefois, le déploiement de tels modèles en mode...
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Intelligence artificielle en physique à base de nanodispositifs émergents
Les récentes percées dans lapos;IA sont corrélées à la charge énergétique nécessaire à la définition et à lapos;exécution de ces modèles. Les GPUs sont le matériel préféré pour ces implémentations, car ils peuvent effectuer des multiplications matricielles configurables et hautement parallélisées à base de circuits digitales. Toutefois, pour surmonter les limites énergétiques des GPUs, il...
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Application du calcul quantique à l’heure du NISQ au Machine Learning
Lapos;informatique quantique est censée offrir à lapos;avenir un avantage dans divers algorithmes, y compris certains qui sont considérés comme difficiles pour les ordinateurs traditionnels (par exemple, la factorisation des nombres premiers). Cependant, à une époque où les ordinateurs quantiques bruités (NISQ QC) sont la norme, lapos;utilisation concrète des ordinateurs NISQ semble prometteuse sur des approches...
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Réseaux de neurones sur graphes pour la prédiction de la consommation de puissance d’architectures électroniques numériques
L’analyse de consommation de puissance est une étape importante du développement dapos;une architecture numérique. Cette analyse de puissance est nécessaire dès le début du codage RTL (Register Transfer Level), lorsque les modifications les plus avantageuses peuvent être apportées. Lorsque les conceptions deviennent plus grandes, lapos;analyse de puissance repose sur des traces de simulation plus longues...
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Calcul analogique en mémoire pour des mécanismes attentionnels dans le contexte de lapos;IA
Lapos;objectif de cette thèse est dapos;étudier la mise en œuvre de mécanismes attentionnels pour lapos;intelligence artificielle directement implémentés dans une mémoire non volatile (NVM) basée sur des technologies émergentes. Les mécanismes attentionnels représentent une avancée importante dans les algorithmes dapos;Intelligence Artificielle (IA) et sont à l’origine d’un gain en performance significatif des réseaux neuronaux artificiels...
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Développement et caractérisation de mémoires embarquées à base de transistors ferroélectriques pour applications neuromorphiques
Evoluant au sein d’une équipe mondialement reconnue dans le domaine des mémoires ferroélectriques, l’étudiant.e sera amené.e à travailler sur le développement et l’optimisation de transistor FeFET avec canal en oxyde amorphe semiconducteur pour application neuromorphique et calcul proche mémoire. Un regard particulier sera porté sur le rôle des lacunes d’oxygène, gouvernant à la fois les...