Chaire professeur junior en traitement du langage multimodal

 

Clôture de candidature : 2 mai 2022

Projet de recherche

L’objectif principal est de développer une IA de traitement du langage multimodal et multilingue qui repose sur un espace de représentation commun pour les modalités parole et texte dans différentes langues. Le ou la candidat.e devra développer ses activités de recherche dans l’équipe LST du LIUM afin de renforcer le caractère transverse de ces représentations à travers une combinaison pertinente de modalités (par ex. : vidéo et texte ou texte et parole), de tâches (par ex. : caractérisation du locuteur et synthèse de la parole, compréhension de la parole et traduction automatique, reconnaissance de la parole et synthèse de résumé automatique) et de langues. Ses travaux de recherche tendront à développer des systèmes automatiques intégrant l’humain au cœur du traitement en utilisant des approches d’apprentissage actif et en explorant les problématiques d’expliquabilité et d’interpretabilité afin de permettre à l’utilisateur naïf d’enseigner au système automatique ou d’en extraire des éléments compréhensibles. Ce projet visera également le renforcement de collaborations existantes (Facebook, Orange, Airbus) ou la création de nouveaux partenariats (Oracle, HuggingFace…).

Projet d’enseignement

Le ou la candidat.e intégrera l’équipe pédagogique du Master en intelligence artificielle du département d’informatique de l’UFR Sciences et Techniques de l’Université  du Mans. Son implication aura pour but de renforcer les compétences en apprentissage profond (apprentissage auto-supervisé, GANs, Transfomer, méthodologies et protocoles pour l’IA…) mais également dans les infrastructures dédiées à l’apprentissage automatique et aux sciences des données (calcul distribué, SLURM, MPI), l’utilisation d’un cluster de calcul (ssh, temux, jupyter-lab, conda) ou le cloud computing. Fort de compétences reconnues en traitement automatique du langage et de la parole l’équipe pédagogique souhaite élargir son offre de formation en adaptant les contenus à d’autres types de données (images, séquences temporelles générées par différents types de capteurs, graphes…) afin de répondre aux besoins spécifiques du tissu industriel local et régional en apprentissage automatique. Cette action s’inscrira dans la volonté de l’équipe pédagogique de développer l’apprentissage et la formation continue en lien avec les partenaires industriels mais également à destination d’un public académique de chercheurs et enseignant chercheurs non-informaticiens souhaitant développer des compétences en apprentissage automatique.

Conditions de candidature

• être titulaire d’un doctorat
• candidature sur Galaxie

• Pour les candidats exerçant ou ayant cessé d’exercer depuis moins de dix-huit mois une fonction l’enseignant-chercheur, d’un niveau équivalent à celui de l’emploi à pourvoir, dans un établissement d’enseignement supérieur d’un État autre que la France: titres, travaux et tout élément permettant d’apprécier le niveau de fonction permettant d’accorder une dispense de doctorat.

Contact

Antoine LAURENT : Antoine.laurent(at)univ-lemans.fr
Anthony LARCHER : Anthony.larcher(at)univ-lemans.fr

Le Mans Université
Avenue Olivier Messiaen 72085 LE MANS CEDEX 9
Tel: 02 43 83 30 00
www.univ-lemans.fr