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. De plus, grâce à un Google Award reçu fin 2024, j’ai également une proposition d’ingénieur de recherche et de stages de recherche autour de SAT et de la parallélisation de la résolution de contraintes.
Ces offres seront ouvertes en janvier 2025. 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.
Parallélisation CSP / SAT (Stage Master 2)
Démarrage Février 2025
SAT, Logique, Programmation par Contraintes, Parallélisation
Localisation: LaBRI, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Talence, France
(Ce stage de Master est financé par le Google Award 2024)
Résumé du projet de master proposé (voir lien pour sujet détaillé)
Ce stage de Master 2 a pour objectif d’explorer la parallélisation des solveurs SAT, en se concentrant sur des formules dérivées de problèmes exprimés sous contraintes. Malgré les avancées dans la résolution des problèmes SAT, l’exploitation des architectures parallèles modernes reste un défi. Le stage vise à étudier comment optimiser le partage des tâches pour améliorer l’efficacité de la résolution, notamment en sélectionnant judicieusement les sous-problèmes à traiter en fonction des ressources disponibles. Les candidats doivent posséder de solides connaissances en Programmation.
Mitigation des biais dans les LLM (Stage Master 2)
Démarrage Février 2025
SAT, Logique, Programmation par Contraintes, Parallélisation
Localisation: LaBRI, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Talence, France
(Ce stage de Master est financé par le Google Award 2024)
Résumé du projet de master proposé (voir lien pour sujet détaillé)
Ce stage de Master 2 au LaBRI, financé par la chaire “IA digne de confiance”, se concentre sur l’étude des biais dans la génération de texte par les grands modèles de langage. Bien que les avancées en apprentissage automatique ouvrent de nouvelles applications, la compréhension et l’explicabilité des décisions prises par ces modèles demeurent des obstacles à leur adoption, notamment dans des contextes critiques. Le stage vise à établir un état de l’art sur les biais présents dans ces systèmes, en se focalisant sur la spécialisation d’un modèle pour réduire les biais sans supervision humaine. Les candidats doivent avoir de solides connaissances en apprentissage automatique, en IA symbolique, ainsi qu’une bonne maîtrise de la programmation.