Descriptif du poste: Dans un contexte de réseaux cloud-native, programmables et intent-driven, les opérateurs font face à une complexité opérationnelle croissante. L'efficacité opérationnelle devient un enjeu stratégique : simplifier, accélérer et fiabiliser les opérations tout en réduisant les coûts, les tâches manuelles et en améliorant la qualité de service. L'intégration d'agents autonomes dans des infrastructures hybrides permet des décisions en temps réel, l'anticipation des incidents et l'optimisation dynamique des ressources. Elle renforce ainsi la résilience, l'efficacité et l'adaptabilité des réseaux, en ligne avec la vision AI for Networks. Dans le cadre du plan stratégique " Trust the Future ", l'objectif est de concevoir des agents capables de traduire des intents réseau complexes en actions optimales, tout en garantissant fiabilité, transparence, sécurité et efficacité énergétique. Cependant, l'introduction d'IA agentique dans des environnements critiques pose des défis majeurs de robustesse, explicabilité, contrôle et coordination, notamment dans des systèmes distribués et incertains. Comment concevoir des agents autonomes telco-grade fiables, explicables et frugaux, capables d'opérer et coopérer efficacement dans des réseaux multi-domaines complexes ? L'objectif est de concevoir et valider un système d'IA agentique telco-grade, fiable, explicable et frugal, capable de satisfaire des intents réseau complexes en environnement multi-domaines. Le premier verrou concerne la robustesse : garantir un comportement prédictible et sûr via des mécanismes de validation, vérification et garde-fous limitant les décisions risquées. Le second porte sur l'explicabilité et la confiance : les agents doivent justifier leurs décisions et intégrer des boucles de supervision, monitoring et auto-correction, via des approches hybrides combinant ML et règles déterministes. Le troisième enjeu est la frugalité énergétique, avec des architectures optimisées (microservices, modèles compressés, quantifiés ou distillés) capables d'adapter dynamiquement leur complexité. Le quatrième verrou concerne la coordination multi-agents, impliquant collaboration, négociation et consensus, avec des APIs standardisées (TM Forum, 3GPP, ETSI). Enfin, la thèse définira des métriques globales (performance, fiabilité, sécurité, explicabilité, énergie) et un framework expérimental pour valider ces approches en conditions réalistes, incluant la gestion de données incomplètes ou retardées. Profil recherché: Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste o    Intelligence artificielle et systèmes logiciels o    Systèmes complexes distribués (réseaux, cloud, automatisation).   Formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique ...) o    Master 2 ou ingénieur en informatique, intelligence artificielle, data science, systèmes ou télécommunications.