ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL (structure d'accueil du poste) Le doctorant sera accueilli au sein de l'équipe NeuroLinguaeAI (LAKRETZ), située au Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique (LSCP) du Département d'Études Cognitives (DEC). Le laboratoire offre un environnement de recherche interdisciplinaire unique, regroupant des experts en neurosciences, en linguistique computationnelle et en intelligence artificielle. Le candidat aura accès à des ressources de calcul de pointe et à des bases de données d'électrophysiologie humaine exceptionnelles. MISSION PRINCIPALE Interprétabilité mécanistique du langage : modèles d'inspiration biologique et cognitive ancrés dans l'électrophysiologie intracrânienne humaine Les mécanismes neuronaux du langage humain demeurent largement inconnus et, bien que les modèles d'IA à l'état de l'art offrent une plateforme pour les étudier, ceux-ci s'écartent souvent du comportement humain en raison de contraintes mnésiques irréalistes. En intégrant des goulots d'étranglement biologiquement et cognitivement plausibles dans les architectures neuronales, cette recherche vise à combler cet écart. En s'appuyant sur l'électrophysiologie intracrânienne humaine à haute résolution comme référence, le projet cherchera à identifier quels modèles contraints reproduisent le plus fidèlement les dynamiques en temps réel du traitement des mots et des phrases chez l'être humain. ACTIVITES PRINCIPALES - Concevoir et développer des modèles neuronaux du langage intégrant des contraintes biologiques et cognitives plausibles (limitations de mémoire, traitement incrémental, goulots d'étranglement) - Implémenter et analyser des méthodes d'interprétabilité mécanistique appliquées aux modèles de langage. - Analyser des données neurophysiologiques lors de tâches de traitement du langage (mots, phrases). - Rédiger et publier des articles scientifiques dans des revues et conférences internationales SPECIFICITES DU POSTE (conduite de projet, encadrement, sujétions particulières...) Conduite de projet : Autonomie dans la gestion d'un projet de recherche sur 3 ans, de la conception des modèles à la publication des résultats. Encadrement : Possibilité de co-encadrer des stagiaires de Master. Mobilité : Participation à des conférences internationales (NeurIPS, ICLR, CCN, etc.). Sujétions : Respect des protocoles éthiques liés à la manipulation de données de santé (données intracrâniennes). CHAMPS DES RELATIONS Internes : Interactions régulières avec les chercheurs et doctorants de l'équipe Linguae, les ingénieurs du LSCP et les membres du DEC. Externes : Collaborations potentielles avec des centres hospitaliers (pour les données iEEG) et des partenaires académiques internationaux en IA et Neurosciences. COMPETENCES ATTENDUES Diplôme : Master Expérience professionnelle : Une première expérience en recherche (stage de Master 2) en Deep Learning, Traitement Automatique des Langues (TAL/NLP) ou Neurosciences computationnelles est fortement souhaitée. Connaissances : - Maîtrise approfondie des architectures Transformers et des réseaux de neurones récurrents. - Solides bases en statistiques et probabilités. - Intérêt marqué pour la linguistique théorique et les modèles de mémoire (Working Memory). Compétences techniques : - Python : NumPy, PyTorch / JAX / TensorFlow. - Bibliothèques de neurosciences : MNE-Python, BIDS, etc - Manipulation de grands volumes de données temporelles. - Environnements de calcul (GPU, clusters HPC, etc). Compétences comportementales : - Autonomie : Capacité à piloter son projet et à proposer des solutions innovantes. - Curiosité interdisciplinaire : Fort intérêt pour le lien entre l'IA et les neurosciences. - Rigueur scientifique : Précision méthodologique et respect de l'éthique des données. - Esprit d'équipe : Aptitude à collaborer et à partager ses travaux au sein du laboratoire.