Recrutement

Contrat postdoctoral: Développement de systèmes autonomes

 

Laboratoire d’accueil : LIUM, équipe LST, https://lium.univ-lemans.fr/lium/lst/
Site : Le Mans Université
Encadrement : Anthony Larcher (LIUM), Loïc Barrault (University of Sheffield)
Durée : Contrat post-doctoral d’un an, prise de fonction : dès que possible, au plus tard fin janvier 2020

Mots clef : Deep Learning, lifelong, systèmes autonomes, apprentissage non-supervisé active-learning, interactive-learning, évaluation

Contexte

L’équipe LST, du LIUM (Le Mans Université), étudie le comportement des systèmes automatiques autonomes pour la segmentation en locuteurs et la traduction automatique. Dans le cadre du projet collaboratif ALLIES (projet Chist-ERA) qui porte sur l’évaluation des systèmes automatiques dans le contexte de l’apprentissage continu (« lifelong learning »). L’objectif consiste à développer des systèmes intelligents capables de s’auto-adapter, s’auto-évaluer sans l’intervention d’experts en apprentissage automatique. Les systèmes auront recours à un expert humain du domaine d’application en utilisant des techniques d’active learning et d’interactive learning à définir.

Missions

1. Développement d’un système autonome pour la segmentation et le regroupement en locuteur en proposant des approches innovantes et des méthodes adaptées pour l’apprentissage continu intégrant l’active-learning et l’interactive-learning.

Les travaux de recherche porteront sur une partie des thèmes suivants :

  • adaptation non-supervisée des paramètres du modèle;
  • évaluation non-supervisée;
  • apprentissage actif (active-learning): en se basant sur l’évaluation non-supervisée, le système pourra faire appel à un expert du domaine.
  • apprentissage interactif (interactive-learning): un expert du domaine fournit des données pertinentes devant être prises en compte par le système.

L’analyse des performances se fera en utilisant les protocoles, métriques et scénarios développés dans le projet ALLIES.

 

2. Participation à l’organisation de la campagne d’évaluation en segmentation et regroupement en locuteurs. Dans le cadre du projet ALLIES, le LIUM participe à l’organisation de deux campagnes d’évaluation internationales (une en traduction automatique en collaboration avec WMTet une en segmentation et regroupement en locuteurs en collaboration avec Albayzin). La campagne servira de cadre pour l’évaluation du système développé.

 

3. Dissémination et animation

  • les travaux seront publiés dans les conférences et journaux majeurs du domaine
  • la personne recrutée participera à l’animation du groupe

 
 
Prérequis : le candidat devra avoir soutenu sa thèse entre 2015 et 2018.

Salaire : 2 365,14€ net (après taxes)

Postuler : Contacter anthony.larcher@univ-lemans.fr, loic.barrault@univ-lemans.fr
Joindre un CV et une lettre de motivation.

Profil et compétences recherchées

  • Doctorat portant sur l’apprentissage automatique (Deep Learning)
  • Des travaux dans le domaine du traitement de la parole sont un plus
  • Maîtrise de python et d’un framework de deep learning (Pytorch, TensorFlow)

Site web ALLIES: https://projets-lium.univ-lemans.fr/allies/