POSTE : Enseignante-Chercheure ou Enseignant-Chercheur en IA pour les Réseaux - CDI H/F DESCRIPTION : Nous recherchons une enseignante-chercheure ou un enseignant-chercheur en IA pour les réseaux, le poste est à pourvoir au sein du département Informatique et Réseaux (INFRES). Actuellement, nous assistons à une demande croissante de participation à des projets de recherche concernant l'IA pour et dans les réseaux du futur, ainsi qu'à un intérêt important pour l'enseignement de sujets mettant en relation non seulement la science des données pour le développement de nouveaux modèles, mais également les environnements qui hébergent ces modèles et leurs contraintes. Le marché des réseaux de nouvelle génération (5G, 6G et au-delà) devrait dépasser les 90 milliards de dollars d'ici une dizaine d'années, avec le secteur de l'IA intégrée identifié comme la tendance dominante de cette révolution. Dans ce futur paysage, les ingénieurs MLOPS ayant la double compétence IA et réseaux seront indispensables. L'IA devient omniprésente et distribuée à tous les niveaux de la hiérarchie des réseaux. Dans ce contexte, l'IA appliquée aux réseaux et déployée dans les réseaux devient un domaine émergent, distinct de l'IA classique. Elle se concentre non seulement sur l'optimisation et la gestion des infrastructures de communication, mais également sur de nouveaux défis, tels que la prise en compte d'une échelle temporelle différente, quasi temps réel, et la rareté des ressources computationnelles (les équipements réseaux ne sont pas des serveurs de calcul). Dans ce cadre, certaines opérations considérées comme « basiques » dans les approches classiques de l'IA/ML, telles que l'utilisation de modèles de langage de grande taille (LLM), sont quasiment impossibles à réaliser dans des systèmes réels avec des ressources limitées et des contraintes de performance élevées. Un cas d'usage typique concerne l'optimisation des équipements cloud/réseau, rendue nécessaire par la complexité croissante des systèmes. Ce type d'opération (plan de management) pourrait être facilité par une analyse de configuration ou de logs à travers un LLM, mais, dans un environnement à très haut débit, cela reste irréaliste compte tenu du nombre de paramètres disponibles (contraintes de débit) d'une part, et des délais imposés (contraintes de temps de réaction) d'autre part. La distribution d'une partie du traitement directement dans les dispositifs (in-network) est envisageable, mais l'efficacité est limitée par les contraintes en termes de ressources disponibles. Il est donc crucial : - D'étudier les limites du calcul basé sur l'IA au sein des réseaux intégrés - De proposer des solutions applicables dans ces environnements, qui respectent les contraintes énergétiques et/ou de qualité de service. Ces défis relèvent de l'expertise dans le domaine de l'optimisation de l'IA pour les réseaux et les systèmes distribués, ainsi que des défis en matière de durabilité et de gestion des ressources énergétiques. Le profil recherché abordera ces sujets, allant de l'acquisition et de l'analyse de données dans les réseaux (filaires, sans fil ou virtualisés), à l'optimisation des performances des réseaux en considérant le compromis énergie/performance. Les sujets de conception d'architectures réseau et la mise en oeuvre de systèmes d'acquisition de données sont également au coeur du profil. Vos principales missions seront de : - Participer à la conception et la mise en oeuvre d'enseignements dans le domaine de l'IA appliquée aux Réseaux - Conduire des recherches dans son domaine scientifique - Participer et contribuer à l'animation scientifique du Groupe qui l'accueille. - Participer au développement de partenariats, de collaborations et de relations contractuelles dans le domaine de l'IA appliquée aux Réseaux. PROFIL : Pour réussir dans ce rôle, vous devez avoir un doctorat et avoir des compétences générales et complète en informatique. La/le candidat.e doit posséder une solide compréhension des réseaux, y compris des systèmes physiques et virtualisés (dans des environnements en nuage). Une profonde maîtrise des concepts architecturaux des réseaux (tels que les réseaux TCP/IP) et du cloud est demandée. En outre, le candidat doit avoir de solides connaissance des concepts de l'intelligence artificielle, y compris les flux de travail de l'IA, l'acquisition de données et le développement de modèles. Une expérience de l'intégration de l'IA dans les systèmes de réseaux et de l'optimisation des performances des réseaux par des méthodes d'IA est considérée comme un avantage. Vous devez également Maîtriser des concepts de workflow IA (collecte de données, entraînement, validation, déploiement) dans des envir