L’Université d'Artois est implantée sur différents points du territoire du Nord-Pas de Calais : Arras (siège), Béthune, Douai, Lens et Liévin. Elle comprend huit UFR, deux IUT, une école d'ingénieurs, un service de formation continue (FCU) et quinze centres de recherche.Depuis sa création en 1992, l’Université d’Artois s’impose comme un acteur de promotion sociale et bénéficie d’un environnement convivial et stimulant propice aux études et à la culture.Placée sous la tutelle du ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche, l'Université d'Artois accueille 13 000 étudiants et emploie un peu plus de 1 000 personnes. Elle est dotée d’un budget de 116 M€, dont 89 M€ de masse salariale et 7 M€ d’investissements.L’ensemble des postes à pourvoir publiés par l’Université d’Artois est ouvert aux bénéficiaires de l’obligation d’emploi, en application des dispositions des articles L. 5212-13 et L.5212-2 du Code du Travail.Missions :Dans le cadre du projet de recherche, vous contribuerez à la tâche « Interprétation desmécanismes internes des modèles », qui vise à analyser et comprendre en profondeur lefonctionnement interne des modèles d’IA, en établissant des correspondances explicitesentre leurs structures internes (poids, activations, gradients) et des concepts humainsinterprétables. L’objectif est de dépasser l’interprétabilité purement comportementale pourconstruire une compréhension mécanistique et causale, essentielle à la transparence et àla fiabilité des systèmes IA. Votre travail s’inscrira dans un plan en trois étapescohérentes :1. Cartographier et comprendre les représentations internes des modèles IA, enidentifiant les alignements entre modalités et le désentrelacement des conceptslatents.2. Analyser la dynamique d’apprentissage et concevoir des architectures favorisant à lafois performance et interprétabilité.3. Appliquer la compréhension mécanistique au raisonnement avancé, en rendant leraisonnement implicite lisible et en réduisant les hallucinationsProfil de la personne(diplôme, cursus, compétences requises…) :Nous recherchons un(e) chercheur(e) postdoctoral(e) disposant d’une expertise àl’intersection de l’apprentissage automatique, du traitement automatique des langues, del’interprétabilité des modèles IA et de l’analyse des représentations internes. Le/lacandidat(e) contribuera à la tâche « Interprétation des mécanismes internes des modèles »dans le cadre d’un projet de recherche multidisciplinaire visant à développer des méthodesmécanistiques pour expliquer et fiabiliser le fonctionnement des modèles d’IA.Formation et expérience- Doctorat en informatique, intelligence artificielle, mathématiques appliquées oudisciplines connexes.- Expérience antérieure en recherche avec publications dans des conférences ourevues reconnues en IA, apprentissage automatique ou TALCompétences et connaissances attendues- Connaissances solides en apprentissage automatique, maîtrise des architectures deréseaux neuronaux profonds, en particulier les transformeurs.- Connaissance approfondie des approches d’interprétabilité (métriques de similarité dereprésentations, analyse couche-par-couche, méthodes causales).- Pratique des outils et bibliothèques pour l’expérimentation en IA (Python, PyTorch,librairies d’évaluation et de visualisation, etc.).- Capacité à concevoir et à analyser des expériences complexes, et à synthétiser desrésultats scientifiques.- Intérêt marqué pour la transparence, la fiabilité et la compréhension mécanistique dessystèmes d’IA. #J-18808-Ljbffr
Chef de projet ou expert en ingénierie logicielle H/F in Lens employeur : Universit
L'Université de Lorraine est un employeur de choix, offrant un environnement stimulant et collaboratif pour les professionnels passionnés par le développement de projets européens. Avec une culture axée sur l'innovation et la réussite collective, elle propose des opportunités de croissance personnelle et professionnelle, tout en contribuant à des initiatives significatives qui impactent la communauté. Travailler ici, c'est faire partie d'une institution reconnue pour son engagement envers l'excellence académique et la recherche.
