En tant que chercheur postdoctoral, vous vous concentrerez sur des axes de recherche clés à l'intersection de l'IA, de la science des données et de la géophysique : - Modélisation des incertitudes : Développement de modèles qui quantifient et expriment la confiance dans les prédictions à partir de données géophysiques multisources ; - Fusion de données à plusieurs échelles : Intégration de données géophysiques à différentes résolutions et sources, y compris la télédétection, dans des modèles prédictifs unifiés ; - Modèles d'IA basés sur la confiance : Conception d'algorithmes avancés d'apprentissage semi-supervisé et non supervisé qui intègrent des indicateurs d'incertitude et de confiance ; - IA explicable : mise en oeuvre de techniques d'XAI pour garantir l'interprétabilité et la fiabilité des modèles pour les géoscientifiques. La collaboration avec une équipe pluridisciplinaire sera essentielle, car vous dirigerez les efforts de recherche, publierez les résultats et contribuerez à faire progresser les méthodologies de cartographie de la subsurface basées sur l'IA. Vous serez également en charge de la transmission et de la promotion des résultats auprès du grand public et par le biais de publications scientifiques dans des revues de premier plan. Type de contrat : Post-Doctorant Formation : Doctorat Expérience : Débutant Vous avez un doctorat en science des données et de solides bases en IA et en apprentissage automatique, et vous êtes motivé pour appliquer ces capacités à la recherche innovante en géophysique et en cartographie de la subsurface. Idéalement, vous avez : - Une expertise en apprentissage automatique, en particulier en apprentissage non supervisé et semi supervisé. - Une bonne maîtrise de la programmation et des outils pertinents (par exemple, Python, TensorFlow, PyTorch), ainsi qu'une expérience dans la manipulation et le traitement des données ; - Expérience ou intérêt pour la quantification des incertitudes et l'estimation d'intervalles de confiance ; - Compétences en télédétection et en traitement d'images/de signaux, en particulier appliquées à de grands ensembles de données multisources ; - Connaissance des techniques de fusion de données pour l'intégration d'informations provenant de sources et d'échelles différentes ; - Expérience ou intérêt pour l'IA explicable (XAI) afin d'améliorer la transparence et l'interprétabilité des modèles ; - Capacité à travailler en collaboration dans un environnement multidisciplinaire, en apprenant des experts en géophysique et en géologie ; - Une expérience de la gestion de données géoréférencées à l'aide d'un logiciel SIG (par exemple QGIS) et un intérêt pour les géosciences seraient un atout. Ce poste offre la possibilité de développer votre expertise en IA tout en travaillant sur des applications de pointe impliquant des ensembles de données géophysiques complexes et la résolution de problèmes réels.