Thales

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Doctorant sur les Graphes conceptuels flous et raisonnement approximatif pour la découverte de connaissances (H/F)

  • Contrat
    CDI
  • Niveau requis
  • Expérience
  • Localisation
    Palaiseau (91) ,France
  • Rémunération
    Selon profil
  • Date de début
    Dès que possible
Publié le 23/06/2022

Description de l'entreprise

Dans un monde en constante mutation, à la fois imprévisible et riche d’opportunités, la confiance est essentielle au développement de nos sociétés. Confiance dans nos institutions. Confiance dans nos infrastructures. Confiance dans la technologie. Confiance les uns envers les autres. Ceux qui font avancer le monde s’appuient sur Thales. Ils sont animés de grandes ambitions : rendre le monde meilleur et plus sûr. Du fond des océans aux profondeurs du cosmos ou du cyberespace, nous aidons nos clients à affronter les défis d’un monde incertain avec confiance et à explorer ces nouvelles frontières avec optimisme. Maîtriser des environnements toujours plus complexes pour prendre des décisions rapides, efficaces, à chaque moment décisif. Nous travaillons en collaboration pour concevoir et fournir des solutions technologiques d’exception, à la fois créatives et résilientes, au service de l’humain et durables. Ensemble, nous cultivons le potentiel extraordinaire de la technologie pour construire un avenir dans lequel chacun puisse avoir confiance.

Missions

QUI SOMMES-NOUS ?

Situé sur le campus de l’École polytechnique, au cœur du pôle scientifique et technologique d’envergure mondiale de Paris-Saclay, le site de Palaiseau regroupe les activités de Thales Research & Technology (TRT), le centre de recherche du Groupe, et de ThereSIS (THALES European REsearch center for Security & Information Systems) au service des activités mondiales du Groupe. Grâce à une politique de partenariat proactive avec le monde académique et un réseau international d’entreprises innovantes, nos équipes de recherche de TRT développent des technologies de rupture et celles de ThereSIS sont dédiées à la sécurisation des systèmes d’information, à l’ingénierie des systèmes complexes et aux technologies innovantes de la transformation numérique afin d’obtenir rapidement des résultats répondant à des demandes opérationnelles concrètes.

Dans ce cadre nous recherchons un.e :

Doctorant sur les Graphes conceptuels flous et raisonnement approximatif pour la découverte de connaissances (H/F)
Basé à Palaiseau (91)

QUI ETES-VOUS ?

  • De formation master 2 recherche avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, et représentation des connaissances ?

  • Votre formation et vos expériences vous ont permis d’acquérir des compétences dans les domaines suivants :

    • Python

    • Algorithmique : apprentissage, recherche de motifs fréquents, algorithmes de manipulation de graphes

    • Représentation des connaissances : ontologies, logique et logiques de description, graphes sémantiques, graphes conceptuels

  • Vous êtes à l’aise à l’oral comme à l’écrit ?

  • Vous êtes de nature curieuse ?

  • Enfin vous être à l’aise en anglais (niveau B2 – C1 attendu) ?

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

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Le groupe de recherche en Sciences et Techniques de l'Information de Thales Research & Technology (entité centrale de recherche de l'entreprise Thales) se compose de plusieurs laboratoires dont un spécialisé dans l'analyse et le raisonnement dans les systèmes complexes (LRASC).

En nous rejoignant, vous intégrerez ce laboratoire dans lequel divers travaux sont menés dans le domaine de l'analyse des données et informations, afin d'expliquer des situations observées. Une partie des informations manipulées sont représentées sous forme de graphes. Des entités représentant les objets présents dans les situations observées, sont liés entre eux via des relations sémantiques.

Au sein du LIP6, l'équipe LFI développe des recherches dans le cadre de l'intelligence computationnelle, elle étudie et propose de nouvelles approches pour la prise en compte et le traitement de données et de connaissances imparfaites et subjectives. Elle est spécialisée dans la gestion de telles données, en particulier pour les tâches de raisonnement et d'apprentissage automatique, en exploitant les cadres des logiques non classiques et du soft-computing.

Le contexte de cette thèse est une collaboration entre le LIP6 et Thales, dans la continuité de collaborations déjà engagées. Il s'agira de s'intéresser à l'intégration d'une dimension floue dans la représentation et la manipulation d'informations représentées sous la forme de graphes sémantiques.

Les graphes conceptuels constituent un formalisme de représentation de connaissances utilisées dans de multiples applications. Ils présentent l'avantage de combiner une sémantique logique à la puissance de la représentation sous forme de graphes, qui permet d'utiliser les outils de la théorie des graphes.

Une problématique cruciale est d'extraire, d'une base contenant de multiples graphes conceptuels, des motifs sous la forme de sous-graphes fréquents, en exploitant leurs caractéristiques par rapport à des graphes génériques pour diminuer la complexité algorithmique et augmenter la pertinence des motifs extraits.

Une collaboration antérieure nous a permis de proposer un premier algorithme d'extraction de motifs fréquents dans des bases de graphes conceptuels, ainsi que des outils de génération de base de validation pour cet algorithme. Dans cette thèse, nous nous intéresserons à la question de l'intégration de la dimension floue, à la fois dans le formalisme de représentation des informations (les graphes conceptuels, et leurs extensions floues), ainsi que dans les opérations de manipulation de ces informations intégrant une composante floue, notamment la recherche de motifs fréquents.

Dans ce contexte, vos missions seront les suivantes :

  • Réalisation d'un état de l'art de sur les représentations et manipulations de graphes conceptuels flous;

  • Proposition d'un cadre de représentation pour les graphes conceptuels flous, en fonction des différentes typologies de manipulations envisagées;

  • Adaptation des manipulations de graphes conceptuels pour la prise en compte de la dimension floue (recherche de motifs fréquents, fusion de graphes, ...);

  • Implémentation des fonctions définies au sein d'une boîte à outils pré-existante au sein de Thales;

  • Validation théorique et empirique des résulats;

  • Publications des résultats de recherche dans des conférences et journaux scientifiques;

  • Rédaction du mémoire de thèse et soutenance de thèse.

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.

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