RESPONSABILITÉS : Au sein du laboratoire de recherche Efrei Research Lab, ce projet de thèse s'inscrit dans le domaine de la robotique distribuée et de l'intelligence artificielle appliquée aux systèmes multi-agents. Des travaux récents explorent l'utilisation de modèles d'IA générative pour répondre aux défis posés par les essaims (swarm) de robots autonomes évoluant dans des environnements dynamiques et contraints. Dans ces contextes, garantir la sécurité en temps réel reste particulièrement complexe, notamment en raison de la communication limitée entre agents, de l'incertitude environnementale et du besoin de coordination collective. L'objectif de cette thèse est d'étudier comment les capacités émergentes de l' IA agentique et générative peuvent améliorer la sécurité des systèmes multi-robots en temps réel, sans compromettre leur efficacité opérationnelle. Contrairement aux approches centralisées classiques, ce travail vise à concevoir des agents capables d'inférer de manière autonome des spécifications de sécurité adaptées à leur contexte local et global, puis d'ajuster dynamiquement leur comportement en tenant compte des contraintes collectives. Plus précisément, la thèse explorera comment des agents génératifs peuvent produire des mécanismes de sécurité adaptatifs, sensibles aux risques et robustes face à des conditions de communication dégradées, tout en maintenant la cohésion et la performance globale du swarm. Le/la doctorant(e) aura pour mission de : • Réaliser une revue approfondie de la littérature sur la sécurité des systèmes multi-robots, les approches d'IA générative et les systèmes distribués en environnement incertain • Identifier et analyser les limites des approches d'IA traditionnelles appliquées à la sécurisation des essaims robotiques en environnement dynamique • Étudier les défis spécifiques aux systèmes de drones en essaim, notamment en termes de coordination, communication et robustesse • Concevoir une nouvelle approche basée sur l'IA générative pour la génération de spécifications de sécurité adaptatives • Développer et implémenter les algorithmes associés à l'adaptation dynamique du swarm • Évaluer les performances de l'approche proposée, en particulier la cohésion du groupe, la résilience des communications et la robustesse face aux perturbations PROFIL RECHERCHÉ : Le/la candidat(e) devra être titulaire d'un Master recherche (ou équivalent) en intelligence artificielle, robotique, informatique ou dans un domaine connexe. Une bonne compréhension des enjeux liés à l' IoT et à la sécurité des systèmes physiques ou cyber-physiques est attendue. Le profil recherché repose sur de solides compétences en intelligence artificielle, en particulier en apprentissage automatique et en systèmes autonomes. Une expérience concrète dans la conception, le développement ou la validation de comportements robotiques intelligents constituera un atout important. Au-delà des compétences techniques, le/la candidat(e) devra faire preuve de rigueur scientifique, d' autonomie et d'une réelle capacité d'analyse, ainsi que d'un intérêt marqué pour les systèmes multi-agents et les environnements dynamiques.