Qui sommes-nous ?
Ecole de l’Institut Mines-Télécom, Télécom Paris est la première grande école française d'ingénieurs généralistes du numérique. Avec des enseignements et une recherche d'excellence, Télécom Paris est au cœur d'un écosystème d'innovation unique fondé sur la transversalité de sa formation, de ses départements de recherche et son incubateur d'entreprises.

Membre fondateur de l’Institut Polytechnique de Paris, Télécom Paris se positionne comme le laboratoire à ciel ouvert de tous les grands défis technologiques et sociétaux.

CONTEXTE SCIENTIFIQUE 

Les recherches seront effectuées au sein du laboratoire du traitement et de la communication de l'information (LTCI) Information Processing and Communication Laboratory (LTCI). Depuis 2017, ce laboratoire continue de mener les recherches développées au sein du laboratoire CNRS du même nom. Fondé en 1982, le LTCI couvre un très large spectre de recherches reconnues au niveau international, qui concernent l'informatique, les réseaux, la science des données, le traitement des images et des signaux et l'intelligence artificielle. Le laboratoire est également actif dans l'ingénierie des systèmes comme dans les mathématiques appliquées.

Le poste s'inscrit dans une stratégie de recherche du laboratoire autour de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, qui sont des compétences clefs de Télécom Paris. Il participe aussi à la dynamique de site de l'Institut Polytechnique de Paris qui cultive un éco-système où foisonnent les initiatives en Intelligence Artificielle, qu'elles soient entre équipes académiques ou avec des groupes industriels.

Le/la candidat/e sera accueilli/e au sein du groupe Social Computing de l’équipe Statistique, Signal et Apprentissage (S²A) du département Images, Données, Signal.

EXPERTISES SCIENTIFIQUES SOUHAITÉES

La chercheuse ou le chercheur recruté(e) développera ses recherches en machine learning pour la modélisation des comportements sociaux et/ou émotionnels. Elle/il pourra développer l’un des sous axes de recherche suivants :

• Modèles neuronaux pour la reconnaissance et la génération de comportements
• Traitement automatique du langage naturel et traitement de la parole
• Dialogue, systèmes conversationnels et robotique sociale
• Apprentissage par renforcement pour le dialogue
• Analyse de « sentiments » dans les interactions sociales
• Biais et explicabilité en IA
• Tractabilité des modèles, apprentissage multi-tâche, meta-apprentissage