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Fondé en 1990, le CENTRE BORELLI est un laboratoire de recherche de l'Ecole normale supérieure Paris-Saclay. C'est également une unité mixte du CNRS (UMR 9010) soutenue par des partenaires et organismes tels le MESR, le CEA, l'ANR, la DGA, l’ONR et le CNES. La recherche au CENTRE BORELLI est axée sur la modélisation et la simulation, soit de phénomènes physiques complexes, soit de phénomènes cognitifs tels que vision, perception et reconnaissance. Une autre composante de cette recherche s'attache aux questions d'apprentissage dans l'analyse de données de très grandes dimensions et au développement d'algorithmes prédictifs. L’approche des recherches et de l’expertise du laboratoire est globalisante : elle demande de maîtriser toute la chaîne depuis l’acquisition des données par des capteurs ou via des plates-formes internet, le traitement et la restauration des données et leur analyse automatique par des algorithmes relevant de la théorie de la détection statistique, de l’apprentissage, ou de l’optimisation massive (réseaux de neurones). Ainsi le laboratoire a contribué régulièrement par l’analyse mathématique à la conception ou l’amélioration de nouveaux instruments d’observation (satellites d’observation de la terre, caméras digitales spécialisées ou grand public), mais aussi de chaînes de traitement automatique d’images, signaux et vidéos de tous types, avec des applications aussi diverses que la reconstruction 3D de la terre par satellite stéréoscopique ou le diagnostic de troubles cognitifs par l’analyse de la marche.

L’équipe de traitement d’images du Centre Borelli, forte de quatre professeurs, huit postdocs et onze doctorants, développe des collaborations industrielles de très haut niveau pour concevoir des algorithmes nouveaux permettant de traiter automatiquement des images et bases d’images et des vidéos. Parmi les partenaires actuels de cette équipe on compte de grandes entreprises comme Thalès, Tarkett et Huawei, des entreprises de haute technologie comme HGH infrarouge, DxO-Mark, Kayrros, Nam’r, et plusieurs start-ups.

Pour ce poste, on requiert une expertise large des mathématiques en jeu dans l’analyse des données massives, par exemple le traitement d’images, de données 3D et de signaux, la vision par ordinateur, et des compétences de programmation solides (logiciel et système). Le ou la stagiaire postdoctoral(e) sera invité(e) à participer à temps partiel (64 heures équivalent TD) à tous les aspects de l'enseignement mathématique de ces disciplines en licence, master 1 et 2 de mathématiques appliquées, notamment l’analyse de Fourier, les équations aux dérivées partielles, la probabilité en haute dimension, l’optimisation continue et discrète, les nombreuses théories mathématiques de l’apprentissage, les réseaux de neurones, etc. Le ou la stagiaire postdoctoral(e) utilisera pour ce faire les nouveaux outils technologiques disponibles pour l'enseignement des mathématiques appliquées et du traitement du signal et de l'image, notamment le journal en ligne IPOL.

Le ou la candidate s’intégrera dans l’équipe de traitement d’images. Dans l’esprit du laboratoire, le ou la candidate devra montrer ses capacités à maîtriser une chaîne complète d’acquisition de données, de traitement, de restauration et d’analyse automatique de ces données, incluant éventuellement la simulation ou la synthèse de nouvelles données numériques après apprentissage. Il ou elle participera à l’élaboration et à l’exécution de contrats de recherche privés et publics et à l’encadrement des stagiaires et doctorants intervenant sur ces contrats.

Pour donner quelques exemples concrets, l’équipe de traitement d’images répond à des demandes d’agences spatiales et d’industriels pour gérer toute la chaîne d’analyse partant de satellites imageurs de la terre et aboutissant à des détections ou reconstructions automatiques du relief en haute résolution. Dans un autre ordre d’idées, l’équipe développe la théorie de l’apprentissage de textures à partir d’exemples pour synthétiser de nouvelles textures complètes à très haute résolution pour diverses industries. Le point commun de ces projets est qu’ils demandent une maîtrise fine de tous les aspects mathématiques en jeu dans la modélisation, l’échantillonnage, et l’apprentissage à partir de données complexes et massives. Le candidat contribuera au développement de la méthodologie en recherche reproductible du laboratoire, qui exige des membres la publication d’algorithmes et de programmes informatiques annotés, et leur publication en ligne sous forme exécutable sur des données libres, afin de les rendre accessibles à tous utilisateurs sans barrière informatique.

Le laboratoire a conçu à cet effet le journal IPOL (https://www.ipol.im) pour favoriser de tels types de recherche reproductible. Le ou la candidate devra se montrer capable d’assurer des contrats industriels et des contrats de recherches avec les grandes agences de recherche nationales et internationales afin de continuer à diriger et financer un gros contingent de chercheurs en formation (stagiaires, doctorants, post-doctorants). Par le biais de la direction de stages de la licence au master 2, et pas la co-direction de doctorants, le candidat ou la candidate contribuera au développement des mathématiques appliquées aux données massives, à leur modélisation, leur simulation, leur analyse automatique, et à l’invention de nouvelles méthodes en intelligence artificielle.

Pour candidater : envoyer par courrier électronique, les relevés de note de master et autres diplômes pertinents, les liens vers la thèse et vers les rapports de thèse et les adresses électroniques d’au moins deux chercheurs de référence.