Description de l'offre Nous recherchons une candidate ou un candidat sur un contrat postdoctoral de 12 mois pour travailler sur le raisonnement et les explications dans les données incertaines. La personne recrutée travaillera au Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL) de l'université d'Artois avec Florent Capelli au sein d'une collaboration avec Grégory Bourguin du Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côté d'Opale (LISIC) de l'université du Littoral Côte d'Opale. Le but de ce postdoc est d'étudier des systèmes de classifications où la fonction de classification est écrite par des experts à l'aide de règles logiques et de raisonnement mais où l'objet que l'on souhaite classifier n'est que partiellement connu ou bien certaines de ses propriétés ne sont données qu'avec un certain intervalle de confiance. Par exemple, l'identification d'une espèce animale peut être déterminée quasiment sans ambiguité par un expert disposant de suffisamment d'informations, en utilisant une base de connaissances existante. Cependant, si cet expert n'a accès qu'à une photo de l'animal, une partie des informations nécessaires peut être indisponible - par exemple, une partie de l'animal est cachée, ou on a besoin d'utiliser des données non représentée sur des images, comme des propriétés de l'ADN - ou incertaine - par exemple, la qualité de la photo ne capture pas un détail suffisamment précisément pour trancher avec certitude). Dans ce cas, il devient important d'être capable de raisonner de façon probabiliste sur la base de connaissances, afin de trouver la ou les espèces les plus probables en fonction des incertitudes et inconnues. Dans ce projet, nous considérerons que l'extraction des concepts présents dans l'image est faite à l'aide d'un algorithme statistique (par exemple un réseau de neurone spécifiquement entraîné pour cette tâche) et que la base de connaissances est représentée par une ontologie mise au point par des experts. Nous nous proposons de combiner à la fois des outils issus de la compilation de connaissances et des ontologies. Les premiers permettront d'encoder lors d'un preprocessing la base de connaissances dans une structure de données permettant de trouver rapidement le ou les modèles les plus probables correspondant aux données partielles dont on dispose, afin de se ramener au cas où l'information est non-ambiguë. La seconde permettra ensuite de reconstruire un raisonnement et d'expliquer à l'utilisateur pourquoi l'image a été classée comme ceci. Cette approche permettra d'obtenir des outils interactifs et efficaces qui pourront être implémentés directement dans le système Ontoclassifier développé par Grégory Bourguin et Arnaud Lewandowski au LISIC et à l'ULCO. Compétences attendues La personne recrutée devra être titulaire d'un doctorat en informatique ou en mathématique et avoir une expérience dans l'un des domaines suivants : approches neurosymboliques pour l'intelligence artificielle, ontologies ou compilation de connaissances. Missions La personne recrutée devra contribuer aux directions de recherche suivante : - Développement de nouveaux outils théoriques pour classifier des objets en présence de propriétés incertaines et incomplètes en utilisant la compilation de connaissances afin d'avoir une interaction rapide et efficace. - Prototypage de l'approche directement intégrée au logiciel Ontoclassifier. - Développement d'une ontologie pour reconnaître les espèces d'oiseaux, avec une priorité pour les espèces présentes dans les Hauts-de-France dans le cadre d'une collaboration avec Écosphère. Contexte de travail L'activité sera effectuée au sein du Centre de Recherche en Informatique de Lens. Le CRIL est un laboratoire situé à Lens, spécialisé dans différents aspects de l'intelligence artificielle. Contrat post doctoral du 01/09/2025 au 31/08/2026. Rémunération à partir de 2 991 Euros, négociable selon expérience.