Grâce aux financements da la chaire d’IA digne de confiance, je dispose d’un certain nombre de financements très intéressants pour des stages de master et (dans la suite ou indépendamment) des doctorats, sur ces mêmes suijets.
Cette année (2023) est exceptionnelle car je bénéficie de trois offres de stages de masters suivis d’offres de financements de thèses dans la suite du sujet.
Ces offres seront ouvertes en janvier 2023 pour les masters et en septembre 2023 pour les doctorats. Si vous êtes intéressé par l’IA hybride afin de renforcer la confiance sur les systèmes d’apprentissage automatiques de type boîtes noires, n’hésitez pas à me contacter.
J’ai également la possibilité de proposer des stages (et parfois des doctorats) sur des sujets au cœur de la recherche SAT.
Sujet 1/3 (Février 2023)
I.A. de Confiance : Encadrement de Décisions issues De l’Apprentissage Automatique par des Preuves Formelles
Dans le but d’atteindre la meilleure précision possible, les systèmes de décisions/recommandations construits à l’aide d’apprentissage automatique agissent principalement sur un levier : la complexité calculatoire des fonctions apprises (e.g. le nombre de paramètres appris). Il est ainsi d’usage de bâtir des systèmes de recommandations mettant en jeu des millions de calculs conduisant à une décision, ce qui a pour effet immédiat de rendre, par construction, l’inspection de leur comportement impossible en termes simples et compréhensibles. Viser uniquement la précision peut avoir d’immenses intérêts applicatifs mais dès lors que leur mise en œuvre requiert de comprendre, justifier, expliquer, ou garantir certaines décisions, on voit que seule la précision ne suffit pas.
Dans ce stage de Master Recherche (suivi de préférence par une thèse financée), nous proposons d’étudier comment l’on pourrait encadrer le comportement d’un réseau de neurones par deux fonctions, utilisant quant à elle un langage propice à la vérification formelle. La confiance viendra de la capacité de la solution proposée à offrir des garanties prouvées.
La page décrivant le sujet de stage en détail est disponible ici
Le PDF décrivant ce stage est disponible ici
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Sujet 2/3 (Février 2023)
Apprentissage de systèmes I.A. de confiance, une approche neuro-symbolique
Dans ce stage de M2 (dont le financement de thèse en pousuite est déjà garanti) nous proposons d’étudier une approche hybride de l’apprentissage automatique permettant d’apprendre directement des fonctions offrant des propriétés structurelles ou sémantiques qui permettraient d’appliquer, en pratique, des méthodes automatiques de preuves et/ou de raisonnements logiques. Il sera également étudié comment des connaissances préalables peuvent permettre de converger plus rapidement ou de garantir que les fonctions apprises respectent bien les propriétés connues d’avance.
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Sujet 3/3 (Février 2023)
Apprentissage par Renforcement / Mécanismes d’Attention pour la résolution pratique de SAT
Malgré des résultats époustouflants en reconnaissance de formes, en analyse de signaux (sons, images, vidéos, ….) et de textes, les approches basées sur l’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage par renforcement n’ont pas encore réussi à dépasser les méthodes conventionnelles dans la résolution de problèmes NP-Difficiles. Cette classe de problèmes, au centre de l’informatique théorique, capture la difficulté de nombreux sous-domaines de l’IA depuis ses débuts, comme la planification, la programmation par contraintes, ou même le problème SAT lui-même (“Test de Satisfiability testing”, dont le but principal est précisément de s’attaquer à ce problème central).
L’objet de ce stage de Master Recherche (suivi de préférence par une thèse en cours de financement via un dispositif CIFRE) est d’étudier comment les progrès récents nous permettent d’envisager l’utilisation et l’extension des techniques ML / RL pour la résolution pratique du problème SAT.
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