Mission en enseignement La personne recrutée assurera une charge d'enseignement de 64 heures équivalent TD par an afin de renforcer les activités pédagogiques dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle et des systèmes interactifs intelligents (par exemple : apprentissage automatique, IA fiable, aide à la décision basée sur l'IA, IA centrée sur l'humain, systèmes pilotés par les données, perception intelligente, IA explicable). Elle contribuera aux cours existants et pourra en développer de nouveaux. Les activités d'enseignement cibleront principalement les programmes de niveau Master, en synergie avec le nouveau programme ERASMUS MUNDUS European Master in Sustainable Systems Engineering (UTC, Université de Gênes, Universitat Politècnica de Catalunya, et Université Polytechnique de Tirana). La personne recrutée aura également l'opportunité de contribuer au cursus du cycle ingénieur en informatique de l'UTC, tant pour les étudiants en formation initiale que pour ceux en alternance. Mission en recherche La personne recrutée intégrera le laboratoire Heudiasyc. Ce poste s'inscrit dans le cadre du programme CAP (Collaborative Acceleration Program) « AI for Industry and Risk Management », porté par le consortium PostGenAI@Paris de Sorbonne Université. Objectifs : Le projet aborde un enjeu central de l'IA industrielle moderne : passer de systèmes prédictifs performants à des systèmes d'IA fiables, auditables et adaptés aux analyses de risque, pour un déploiement dans des environnements opérationnels critiques. Les technologies actuelles d'IA ont démontré des performances remarquables dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, le contrôle qualité, la prévision, ou encore l'aide à la décision. Toutefois, leur adoption dans les contextes industriels reste limitée en raison de plusieurs limitations structurelles : - une interprétabilité limitée du comportement des modèles, - des garanties insuffisantes en matière de robustesse et de fiabilité, - une caractérisation insuffisante de l'incertitude en prédiction, - un manque de robustesse face aux changements de distribution, aux événements rares et aux conditions adverses, - un manque de traçabilité et d'auditabilité requis par les normes industrielles et réglementaires. Le projet vise donc à établir un nouveau cadre méthodologique pour une IA industrielle de confiance, combinant rigueur statistique, explicabilité des prédictions et modélisation de l'incertitude, permettant une supervision informée par l'humain. Type de contrat et date prévisionnelle de recrutement Contrat à durée déterminée - durée prévue de 2 à 3 ans, prolongation possible - à pourvoir début 2027 Pré-requis du poste Profil et mots-clés Profil : Expérience de recherche dans un ou plusieurs domaines scientifiques liés à l'IA pour l'industrie et la gestion des risques. Mots-clés : Intelligence artificielle, IA pour l'industrie, vision par ordinateur, apprentissage automatique, IA de confiance, explicabilité, quantification de l'incertitude, robustesse, auditabilité, certification des systèmes basés IA. Diplôme, formation Diplôme : doctorat (le diplôme du doctorat n'est pas exigible au moment de la candidature mais il le sera après l'audition) Domaine de formation : informatique ou discipline connexe. La personne recrutée sera amenée à travailler de manière collaborative et contribuer à la coordination scientifique et à l'animation du CAP.