En un coup d'œil
- Missions: Caractériser les anomalies de mouvement dans les vidéos et détecter les contenus générés par l'IA.
- Entreprise: Institut de recherche innovant axé sur l'intelligence artificielle.
- Avantages: Opportunité de recherche unique avec un potentiel d'impact sociétal.
- Autres infos: Poste post-doctoral de 12 à 24 mois, financement à sécuriser.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets de pointe sur la détection des vidéos générées par l'IA.
- Qualifications: Doctorat en informatique ou domaine connexe, compétences en apprentissage automatique.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Context
Funding: Funding for this postdoc position has not yet been secured.
The selection of a postdoc candidate is a prerequisite.
This is because the funding sources being sought require that the application be submitted by the postdoc fellow.
The duration of the postdoc position may range from 12 to 24 months, depending on the funding secured.
Assignment
Subject: A video is more than just a succession of images because it incorporates the fundamental temporal dimension of motion.
Motion indeed carries intrinsic information in videos.
Motion properties become more explicit over time.
Motion is fully represented by the velocity field computed between two images at every time instant of the video.
The first objective of the postdoc is to create parsimonious time series through learning that can adequately represent motion content and are semantically suitable for generic tasks such as detection, recognition, and classification.
More specifically, we will explore anomaly detection in videos, a challenge shared by many applications, albeit in various forms.
We will focus on the characterization of motion anomalies based on learned time series.
Motion anomalies can manifest themselves in three main ways: deviations from normal behavior or context (e. g., a vehicle driving the wrong way on a highway), sudden divergences (e. g., a vehicle leaving the road, panic in a crowd), or non-natural motion (e. g., presumably in AI-generated videos).
This last category will lead us to address the detection of AI-generated videos, whose rapid rise and growing ability to mimic reality raise major societal and economic issues.
While the detection of AI-generated still images has been the subject of much research and even challenges, there are still relatively few methods designed specifically for videos.
Methods developed for detecting AI-generated images are not effective for videos because they fail to recognize an essential video characteristic: its temporal dimension.
This postdoc will build on our recent work, particularly on salient trajectory detection, long-term unsupervised motion segmentation, and automatic detection of AI-generated content.
Key words
: Motion in image sequences, time series, learning, anomaly characterization, detection of AI-generated videos
- References
- L.
Maczyta, P.
Bouthemy, and O.
Le Meur.
Trajectory saliency detection using consistency-oriented latent codes from a recurrent auto-encoder, IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, 32(4):1724 – 1738, April 2022.
- E.
Meunier and P.
Bouthemy.
Segmenting the motion components of a video: A long-term unsupervised model, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 48(1):500-511, January 2026.
- G.
Charbel, N.
Kindji, E.
Fromont, L.
Rojas-Barahona, and T.
Urvoy.
Robust detection of synthetic tabular data under schema variability, 40th Annual AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI'2026), Singapore, January 2026.
#J-18808-Ljbffr
Post-Doctoral Research Visit F/M Characterization of motion anomalies in videos: Application to the detection of AI-generated videos in Rennes employeur : Inria Rennes
Inria est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif et innovant au sein de l'équipe VirtUs, spécialisée dans la simulation et l'animation de foules virtuelles. Les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle à travers des projets de recherche variés, tout en contribuant à des solutions technologiques de pointe dans le domaine de la réalité augmentée. De plus, Inria valorise l'ouverture scientifique et encourage le partage des connaissances, ce qui en fait un lieu idéal pour ceux qui cherchent à avoir un impact significatif dans leur domaine.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Post-Doctoral Research Visit F/M Characterization of motion anomalies in videos: Application to the detection of AI-generated videos in Rennes
✨Collabore sur des projets scientifiques
Fais-toi remarquer en participant à des projets de recherche collaboratifs. Cherche des plateformes comme ResearchGate ou des réseaux universitaires où tu peux proposer tes compétences ou rejoindre des projets en cours. Plus tu es impliqué, plus tu augmentes tes chances d'attirer l'attention des recruteurs.
✨Assiste à des conférences scientifiques
Rien de mieux qu’une bonne vieille conférence pour se faire des contacts ! Participe à des événements dans ton domaine de recherche pour rencontrer des professionnels, échanger des idées et créer des opportunités de collaboration. N’hésite pas à discuter avec des chercheurs et à leur parler de tes aspirations.
✨Optimise ton profil professionnel
Pour un poste à temps plein, il est essentiel de cultiver ta visibilité en ligne. Mets en avant tes publications, certифicats et projets sur des plateformes comme LinkedIn ou Academia.edu. N’oublie pas que les recruteurs peuvent faire des recherches sur toi !
✨Postule directement via notre site
Quand tu vois un poste qui te plaît, n'hésite pas à postuler directement sur le site de Inria Rennes. C'est souvent là que tu auras moins de concurrence et où ils cherchent vraiment des candidats motivés. Ne laisse pas passer ta chance !
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Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes publications !:Dans le domaine de la recherche scientifique, avoir des publications est souvent un atout majeur. N'hésite pas à inclure tes articles, même ceux que tu as présentés lors de conférences, dans ton CV ou ta lettre de motivation. Ça montre ta capacité à mener des recherches et à contribuer au domaine !
Démontre ta méthodologie:Dans ta lettre de motivation, explique clairement ta méthodologie de recherche. Les recruteurs de {{company }} apprécieront de voir que tu as une bonne compréhension des techniques de recherche et des analyses. Cela montre que tu es prêt à plonger dans des projets complexes dès le premier jour !
Parle de tes travaux antérieurs:Si tu as déjà eu des expériences de stage ou des projets en recherche, n'hésite pas à les détailler dans ton CV. Donne des exemples concrets de tes contributions et explique les résultats que tu as obtenus. Cela démontre ton expérience et ta capacité à travailler en équipe sur des projets scientifiques.
Fais preuve de passion dans ta lettre:Pour un poste de recherche à temps plein, montrer ta passion pour la science est crucial. Dis ce qui t'anime, ce qui t'intéresse dans le domaine et pourquoi tu souhaites rejoindre {{company }}. Cela peut vraiment faire la différence et te démarquer des autres candidats !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Inria Rennes
✨Maîtrise des compétences techniques
Assure-toi de bien maîtriser les méthodes et outils spécifiques à la recherche scientifique. Prépare-toi à discuter de tes expériences avec des techniques de recherche, des logiciels d'analyse de données, ou même des publications scientifiques que tu as contribué à rédiger. Cela montrera que tu es prêt à plonger dans le travail dès ton arrivée.
✨Démontre ta curiosité intellectuelle
Dans le domaine de la recherche scientifique, montrer que tu es passionné par l'apprentissage et l'exploration de nouvelles idées peut vraiment faire la différence. Prépare quelques exemples où tu as pris l'initiative d'apprendre quelque chose de nouveau ou de résoudre un problème complexe dans tes précédentes expériences.
✨Connaissance des projets en cours
Renseigne-toi sur les projets en cours chez Inria Rennes. Sois prêt à discuter de la façon dont tes compétences et tes expériences pourraient s'intégrer et contribuer à ces projets. Cela démontre non seulement ton intérêt pour le poste, mais aussi ta proactivité.
✨Collaboration et travail d'équipe
La recherche scientifique est souvent un effort d'équipe. Prépare-toi à parler de tes expériences de travail en équipe, comment tu as géré les conflits et comment tu as contribué à des environnements collaboratifs. Met en avant ta capacité à fonctionner dans un cadre où l'échange d'idées est essentiel.
