20 Offres de thèse
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Catégorisation de simulations numériques à l’aide d’outils d’apprentissage. Applications à l’inter-modalité dans les transports.


Ce travail s’inscrit dans le cadre de l’opération SmartMob du programme ELSAT 2020 du Contrat de Plan Etat Région 2015-2020 (Hauts-de-France), visant à améliorer l’inter-modalité dans les transports.

Nous proposons de travailler au niveau de l’efficacité des simulations numériques de … En lire plus...


Mots-clés
clustering; fonctions de croyance; simulation multi-agents; simulation multi-niveaux
Établissement
Université d'Artois
62030 Arras  
Directeur
David Mercier
Co-encadrants
Gildas Morvan, Frédéric Pichon
Site Web
https://www.lgi2a.univ-artois.fr/spip/fr/postes_ouverts/poste-ouvert-5
Date de début souhaitée
01/10/2017
Langues obligatoires
Anglais
Informations de contact

David MERCIER, david.mercier@univ-artois.fr

Analyse d'informations hétérogènes et modèle de préférences pour identifier et favoriser la mise en réseau d'acteurs du tourisme


Contexte:
le sujet de thèse se place dans le contexte du projet Transfrontour dont le thème est centré sur la «mise en réseau d’acteurs». Le LISTIC est un des partenaires du projet.

But:
Définir une démarche permettant d’identifier et de … En lire plus...


Mots-clés
Aide à la décision; Analyse de données; Data-aware Systems; Information fusion
Établissement
LISTIC (Université Savoie Mont-Blanc)
74940 Annecy  
Directeur
Sylvie Galichet
Co-encadrants
Hervé Verjus, Frédéric Pourraz
Site Web
http://www.polytech.univ-smb.fr/index.php?id=listic-accueil
Date de début souhaitée
15/09/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

un bon niveau en programmation orientée objet et programmation Web est souhaité.

Informations de contact

Candidatures:
les dossiers de candidatures devront être envoyés aux encadrants (mels ci-après). Le dossier devra contenir les pièces, documents suivants:
• le CV détaillé du candidat,
• une lettre de candidature expliquant les motivations du candidat pour s’engager dans une thèse,
traiter le sujet proposé et montrer les liens entre le profil du candidat et les thèmes du sujet de
thèse,
• les relevés de notes depuis le 1er cycle et y compris la 2ème année de master ou dernière année
d'école d'ingénieurs,
• lettres de recommandation ou, à défaut, les noms de personnes dans le domaine de la recherche
académique qui recommandent le candidat,
• tout document jugé utile.

Les candidats pré-sélectionnés sur dossiers seront contactés pour un entretien.

Lieu et encadrants:

La thèse sera effectuée au laboratoire LISTIC (Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance ) au sein de l’école Polytech Annecy-Chambéry, sur le campus universitaire d’Annecy-le-Vieux.

L’équipe d’encadrants:

Sylvie Galichet, sylvie.galichet@univ-smb.fr
Frédéric Pourraz, frederic.pourraz@univ-smb.fr
Hervé Verjus, herve.verjus@univ-smb.fr

Thèse CIFRE Ina et Inria : “Apprentissage profond (deep learning) à large échelle pour la création de bases de connaissances et la valorisation d’archives”


Sujet

L’accroissement du nombre de programmes audiovisuels à archiver impose des contraintes de productivité nouvelles sur la documentation. Le développement d’outils automatiques et semi-automatiques pour assister le travail des documentalistes est désormais indispensable pour exploiter au mieux la très grande … En lire plus...


Mots-clés
big data; deep learning; interactif
Établissement
Institut national de l'audiovisuel
94360 Bry-sur-Marne  
Directeur
Alexis Joly (HDR, Inria-Zenith)
Co-encadrants
Olivier Buisson (Dr, Ina)
Date de début souhaitée
01/11/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

Diplôme : Master 2 en informatique ou école d’ingénieur.
De bonnes connaissances et une pratique en Computer Vision et/ou Machine Learning, ainsi que la maîtrise de la programmation C/C++.
Bon niveau d’anglais.

Informations de contact

Olivier Buisson, thcand@ina.fr

Thèse CIFRE Ina et Inria : “Apprentissage profond (deep learning) à large échelle pour la création de bases de connaissances et la valorisation d’archives”


Sujet

L’accroissement du nombre de programmes audiovisuels à archiver impose des contraintes de productivité nouvelles sur la documentation. Le développement d’outils automatiques et semi-automatiques pour assister le travail des documentalistes est désormais indispensable pour exploiter au mieux la très grande En lire plus...


Mots-clés
big data; deep learning; interactif
Établissement
Institut national de l'audiovisuel
94360 Bry-sur-Marne  
Directeur
Alexis Joly (HDR, Inria-Zenith)
Co-encadrants
Olivier Buisson (Dr, Ina)
Date de début souhaitée
01/11/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

Diplôme : Master 2 en informatique ou école d’ingénieur.
De bonnes connaissances et une pratique en Computer Vision et/ou Machine Learning, ainsi que la maîtrise de la programmation C/C++.
Bon niveau d’anglais.

Informations de contact

Olivier Buisson, thcand@ina.fr

Argumentation: Axiomatic Analysis and Applications


Argumentation is a form of reasoning consisting of the three following steps:

  • The first goal is to construct an argumentation structure, i.e., a structure containing arguments, attack relations between them, and possibly several other elements: support relations, basic argument
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Mots-clés
artificial intelligence
Établissement
Université Paul Sabatier Toulouse III
31062 Toulouse  
Équipe de recherche
ADRIA (Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage)
Directeur
Leila Amgoud
Co-encadrants
Jonathan Ben-Naim
Site Web
https://www.irit.fr/~Leila.Amgoud/
Informations de contact

amgoud@irit.fr
bennaim@irit.fr

Optimal Camera Placement for Urban Parades and Demonstration Marches Monitoring


Il s’agit d’une offre de thèse en informatique financée de 3 ans à l’Université de Haute-Alsace. Le descriptif complet est disponible à cette adresse :

http://www.lmia.uha.fr/OPMoPS.pdf

Mots clés : optimisation, métaheuristiques, recherche opérationnelle, intelligence artificielle, caméras, drones.… En lire plus...


Mots-clés
artificial intelligence; Informatique; Modélisation; Optimisation
Établissement
Université de Haute Alsace Mulhouse
68093 Mulhouse  
Directeur
Lhassane Idoumghar
Co-encadrants
Julien Lepagnot, Mathieu Brévilliers
Site Web
http://www.lmia.uha.fr/OPMoPS.pdf
Date de début souhaitée
01/09/2017
Langues obligatoires
Anglais
Informations de contact

Voir le descriptif de l'offre.

Crowd behaviour analysis for conflict forecasting in urban parades


Il s’agit d’une offre de thèse en informatique financée de 3 ans à l’Université de Haute-Alsace. Le descriptif complet est disponible à cette adresse :

http://www.lmia.uha.fr/OPMoPS2.pdfEn lire plus...


Mots-clés
Analyse de données; apprentissage automatique; artificial intelligence; data mining; images; Informatique; machine learning
Établissement
Université de Haute Alsace Mulhouse
68093 Mulhouse  
Directeur
Pierre-Alain Muller
Co-encadrants
Germain Forestier, Jonathan Weber, Lhassane Idoumghar
Site Web
http://www.lmia.uha.fr/OPMoPS2.pdf
Langues obligatoires
Anglais
Informations de contact

Voir le descriptif de l'offre.

PhD position available -- ANR JCJC project SVeDaS


A PhD position is available within the JCJC project SVeDaS – Specification and Verification of Data-aware Systems, funded by the French Agence Nationale de la Recherche (ANR).

*The Project*

The JCJC project SVeDaS, led by Dr Francesco Belardinelli, is centered… En lire plus...


Mots-clés
artificial intelligence; Data-aware Systems; Formal Methods; représentation de la connaissance; Systèmes Multi-Agents; Verification by Model Checking
Établissement
Université d' Évry-Val d'Essonne
91025 Evry  
Directeur
Francesco Belardinelli
Co-encadrants
N/A
Site Web
https://www.ibisc.univ-evry.fr/~belardinelli/Projects.html
Date de début souhaitée
01/02/2017
Langues obligatoires
Anglais
Prérequis

- The candidate is required to have a very strong background in
computer science, logics and formal methods
- Must be capable of programming in the most popular programming
languages, including C, C++, Java
- Needs to have obtained a higher education degree in computer science
or related area, with excellent grades
- Commitment, team working and a critical mind are also required
- Previous experience in formal verification by model checking and/or
logics for multi-agent systems is preferred
- Good knowledge of the English language is mandatory. Knowledge of
the French language is not strictly required

Informations de contact

Dr Francesco Belardinelli, Laboratoire IBISC, Evry, France.

Email: belardinelli@ibisc.fr

Knowledge Extraction for the Internet of Things


Context

The aim of the SPIRIT project (U. of Kent (coordination), U. de La Rochelle, U. of Essex, U. of Geneva) is to investigate the Proof-of Concept of employing novel secure and privacy-ensuring techniques in services set-up in the Internet

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Mots-clés
extraction de connaissaces; gestion de la connaissance; internet des objets; modélisation ontologique; web sémantique
Établissement
Université de Genève - Centre universitaire d'informatique
1227 Carouge  
Directeur
Gilles Falquet
Co-encadrants
---
Site Web
http://cui.unige.ch/isi
Date de début souhaitée
01/01/2017
Langues obligatoires
Anglais
Prérequis

The ideal candidate should have a master degree in Computer Science (or equivalent); familiarity with data and knowledge modelling and semantic technologies; good programming skills; good knowledge of English (written and spoken)and and ability to work in a collaborative environment. Proficiency in French will be a plus.

Informations de contact

Prof. Gilles Falquet
Centre universitaire d'informatique - Site de Battelle, Bâtiment A
7, rte de Drize, 1227 Carouge, Suisse/Switzerland
Tel: +41 22 37 90 162, gilles.falquet@unige.ch

Génération pour un agent conversationnel adaptatif


Dans le cadre du projet Nanolifi (un agent conversationnel au service
de la ville, Le LIMSI recrute un.e doctorant.e en informatique.

L’objectif principal de la thèse est de modéliser des activités
dialogiques dans un cadre conversationnel humain-robot tout
venant. L’approche … En lire plus...


Mots-clés
apprentissage automatique; traitement automatique de langue
Établissement
Université Paris Sud : Paris 11
91405 Orsay  
Directeur
Sophie Rosset
Co-encadrants
Anne-Laure Ligozat
Date de début souhaitée
01/02/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

* Master 2 en Informatique (ou équivalent), avec au moins une spécialité en
* Apprentissage
* Traitement automatique de la langue
* Traitement de la parole

Informations de contact

Sophie Rosset, rosset@limsi.fr, 0169858002
Anne-Laure Ligozat, annlor@limsi.fr, 0169858010

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