Ingénieur de recherche en génie logiciel pour les modèles émergents en IA H/F
Commissariat à l'Énergie Atomique
Isère
CDD
Temps-plein
Il y a 16 jours
Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
La conscience des responsabilités
La coopération
La curiosité
Référence 2024-31991Description du posteDomaineMathématiques, information scientifique, logicielContratCDDIntitulé de l'offreIngénieur de recherche en génie logiciel pour les modèles émergents en IA H/FStatut du posteCadreDurée du contrat (en mois)36Description de l'offreL'intelligence artificielle induit des changements profonds dans les paysages scientifiques, économiques, politiques et sociétaux contemporains. Une décennie après sa « renaissance », l'apprentissage automatique continue à réaliser des avancées sur de nombreux fronts, au prix cependant d'une boulimie de ressources informatiques induisant une consommation électrique préoccupante. Les modèles de langage actuels comportent quelques centaines de milliards de paramètres et consomment pour leur entraînement seul plusieurs GWh, ce qui aujourd'hui motive la recherche d'approches (de rupture) plus sobres.En plus des diverses initiatives visant à développer des composants et systèmes numériques pensés pour l'IA et dotés d'une meilleure efficacité énergétique, des approches disruptives en IA doivent être développées pour viser des gains énergétiques encore plus importants. Cette évolution passera probablement par l'utilisation de modèles différents de ceux utilisés traditionnellement en apprentissage et présentant des propriétés proches des comportements de composants physique, en facilitant par là-même l'implantation.Le projet Emergences vise à faire avancer l'état de l'art sur les modèles émergents proches de la physique en explorant de manière collaborative divers modèles de calcul en utilisant les propriétés de différents dispositifs physiques. Les efforts seront concentrés sur trois fronts distincts : les modèles évènementiels bio-inspirés, les modèles inspirés de la physique (de la dynamique des systèmes) et les solutions d'apprentissage automatique innovantes proches de la physique (exploitant les propriétés de composants physiques). Les investigations porteront sur l'IA embarquée pour l'« Edge AI», où le besoin d'une efficacité énergétique accrue est prégnant, pour l'inférence et pour l'apprentissage qui pourra être incrémental. Elles viseront plusieurs domaines d'application allant par exemple de la surveillance de l'environnement à la santé.Descriptif de la mission :Ces investigations seront menées sur la base d'outils, de bases de données et de métriques de performance communs qui feront l'objet d'une initiative transversale collaborative. L'objectif de cette mission est donc de participer à ces efforts. Les attendus sont :
Au niveau de outils : organisation d'une ou plusieurs forge(s) logicielle(s) avec intégration des modèles/lois d'apprentissage des partenaires
Au niveau des benchmarks : comparaisons des différents modèles développés dans les 3 axes cœur du projet et avec l'état de l'art.
Mise en œuvre des protocoles expérimentaux robustes
Participation à la définition des datasets, métriques (accuracy, conso, surface, latence, robustesse au bruit,...) pour benchmark des différents modèles
Mise en œuvre d'une référence sur un microcontrôleur
Une participation aux publications avec les doctorants participants au projet est aussi attendue.Profil du candidatjeune docteur-e ou ingénieur intéressé par de la recherche
software engineering
outils ML, apprentissage
electrical engineering (secondaire)
Localisation du posteSiteGrenobleLocalisation du posteFrance, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)VilleGrenobleCritères candidatLanguesAnglais (Courant)DemandeurDisponibilité du poste01/09/2024
