Le LIP6, UMR 7606, Unité Mixte de Recherche CNRS et Sorbonne Université, est un laboratoire de recherche en informatique se consacrant à la modélisation et la résolution de problèmes fondamentaux motivés par les applications, ainsi qu’à la mise en œuvre et la validation des solutions au travers de partenariats académiques et industriels. Les 18 équipes du LIP6 articulent leurs activités autour de quatre axes transverses : « Intelligence artificielle et science des données », « Architecture, systèmes et réseaux », « Sécurité, sûreté et fiabilité », « Théorie et outils mathématiques pour l’informatique ». Les enjeux sociétaux, économiques et politiques autour de la conception, la réalisation et l’utilisation de ces systèmes sont immenses. Depuis sa création, le LIP6 est un acteur majeur dans le développement de méthodes et d’outils pour la conception de systèmes embarqués et de leur utilisation. Sa richesse réside dans la diversité des compétences de ses membres et des recherches qui y sont menées : de l’électronique à l’informatique, des aspects circuits aux problèmes liées à leur utilisation, en passant par les aspects modélisation et simulation de systèmes complexes.
L’équipe SYEL souhaite renforcer ses recherches sur les systèmes embarqués intelligents, en intégrant les phases d’apprentissage et d’inférence sur des systèmes opérant sous de fortes contraintes, notamment en termes de temps, d’énergie et de mémoire. L’objectif est de développer des solutions innovantes permettant d’optimiser les performances des systèmes embarqués tout en répondant aux défis posés par une IA de plus en plus proche du capteur.
Le candidat recruté aura pour mission d’étudier et de concevoir des algorithmes d’intelligence artificielle ainsi que des architectures matérielles adaptées (MCU, CPU, FPGA, ASIC), en couvrant l’ensemble de la chaîne de traitement depuis le capteur. Il travaillera sur l’optimisation des modèles de machine learning pour leur exécution efficace sur des dispositifs à ressources limitées, garantissant ainsi une faible latence, une consommation énergétique réduite et une meilleure robustesse des systèmes embarqués.
En outre, la personne recrutée participera à la conception et à l’implémentation de nouvelles approches permettant de relever des défis complexes à l’intersection de l’apprentissage profond, de l’optimisation et des architectures cibles. Ces défis incluent l’exploration de paradigmes novateurs d’apprentissage fédéré et d’apprentissage incrémental, ainsi que l’intégration de techniques avancées comme le Neural Architecture Search (NAS). Ces approches nécessitent de repenser les architectures matérielles et logicielles pour garantir leur embarquabilité dans des systèmes contraints en termes de ressources.
Le candidat ou la candidate devra rédiger dans son curriculum vitæ un projet de recherche s’intégrant au sein de l’équipe d’acueil, ainsi qu’un projet d’enseignement en adéquation avec le profil du poste.
La fiche de poste complète avec le profil d’enseignement associé sera publiée dès que possible.
Contact : Fabrice Kordon