Quelles sont les missions ?

Dans le contexte de la sécurité, il est difficile, voire impossible, d'obtenir une base de donnée d'apprentissage conséquente, puisque les dangers desquels on souhaite se protéger ont, pour la plupart, peu ou pas d'occurrence. En revanche, l'apprentissage par renforcement propose une alternative intéressante si l'on considère que la surveillance vise à choisir un comportement à tenir au regard d'un certain état de l'environnement. En effet, ce type d'apprentissage consiste pour un agent apprenant à apprendre quelle action appliquer selon l'état d'un environnement par interaction avec cet environnement.

Le sujet de thèse proposé consiste à apprendre par renforcement des règles de logiques des prédicats temporelles. Mais, l'état de l'art ne permet pas de répondre à cette problématique:

Par définition des processus de décision markovien, sous-jacents à l'apprentissage par renforcement, les décisions d'actions sont indépendantes des états passés et du temps. Le temps n'est donc pas un critère de décision, ce qui pose problème si l'on souhaite raisonner sur cet axe.

Relativement à la problématique de surveillance, l'environnement a sa propre dynamique et évolue aussi indépendamment des décisions d'actions de l'agent apprenant. Ce qui conduit à repenser la notion d'état et de ce qu'il représente.

Un état de l'environnement est rendu par des observateurs, non synchronisés les uns par rapports aux autres, en réaction à des stimulus de l'environnement. L'observation de l'environnement n'est donc ni continue, ni systématique.

L'objectif de la thèse est de concevoir un algorithme d'apprentissage par renforcement permettant de prendre en compte ces contraintes pour l'apprentissage de règles de logiques des prédicats temporelles. Les expérimentations se feront sur un environnement représentatif, et à complexité variable, d'une problématique de protection d'infrastructure.

Lire la suite

Quel est le profil idéal ?

De formation Ingénieur.e avec une spécialité en master de Recherche en Intelligence Artificielle, votre formation vous a permis d'acquérir des bases solides dans les domaines suivants : raisonnement automatique, moteur d'inférence, apprentissage machine, apprentissage par renforcement et en mathématique appliqué ?

Vous avez également par vos différentes expériences développer vos compétences en :

Fondements théoriques de l'apprentissage par renforcement, processus de décision (semi-)markovien

Apprentissage incrémental

Pratique de l'apprentissage par renforcement (deep ou non)

Bonnes connaissances de la programmation : Python3 ou Java

Vous aimez travailler en équipe tout en faisant preuve d'une grande autonomie dans votre travail ?

Vous êtes à l'aise dans la lecture d'article scientifique ?

Vous avez un bon niveau de rédaction ?

Enfin vous souhaitez rejoindre un milieu international et de ce fait parler couramment anglais (Niveau B2 - C1 attendu) ?

Une connaissance dans un ou plusieurs des domaines suivants serait un plus : Logique de prédicats, Logique temporelle (intervalle d'Allen ou linéaire), Fondements théoriques de l'inférence logique, IA symbolique (moteur d'inférence), Traitement d'événements, event calculus, Système Linux, LaTeX, GiT, Drools

Vous vous reconnaissez ? Alors découvrez votre futur sujet de thèse !

Pourquoi les rejoindre ?

Ceux qui font avancer le monde s'appuient sur Thales
Dans un monde en constante mutation, à la fois imprévisible et riche d'opportunités, nous sommes aux côtés de ceux qui ont de grandes ambitions : rendre le monde meilleur et plus sûr.

Riches de la diversité de leurs expertises, de leurs talents, de leurs cultures, nos équipes d'architectes conçoivent un éventail unique de solutions technologiques d'exception, qui rendent demain possible dès aujourd'hui.

Du fond des océans aux profondeurs du cosmos ou du cyberespace, nous aidons nos clients à maîtriser des environnements toujours plus complexes pour prendre des décisions rapides, efficaces, à chaque moment décisif, quel que soit l'enjeu.

Partout où des décisions critiques doivent être prises, Thales est présent.

Nous servons cinq grands secteurs essentiels pour le développement de nos sociétés : Aéronautique, Espace, Transport terrestre, Sécurité et Défense.

 
Dépôt CV
Montrez vos talents, 15 000 recruteurs vous attendent

Je dépose mon CV dans la CV-thèque

Doc, Docx, rtf, pdf (3 Mo. max)

D'autres offres vous attendent sur Cadremploi
Continuez sur votre lancée ! Découvrez d'autres offres similaires à celle-ci
OU
Continuer ma recherche
Soyez le premier prévenu !

Recevez les offres similaires à cette annonce

En créant votre alerte, vous acceptez les conditions d'utilisation

Alerte active Vous recevrez par email les offres correspondant à la recherche

Gérer mes alertes