[PhD] Détection séquentielle d’un signal transitoire partiellement connu pour la surveillance de la qualité de l’air

Sujet de thèse : Détection séquentielle d’un signal transitoire partiellement connu pour la surveillance de la qualité de l’air La surveillance de la qualité de l’air relève d’un enjeu sociétal majeur. L’Organisation Mondiale de la Santé estime à 7 millions le nombre de décès par an lié à une pollution…

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[PhD] Confidential Inference and Explainability: Toward Self-Diagnosis via Imaging

Objective : The aim is to develop cryptographic approaches to ensure confidentiality, including of the local explanation associated with the decision of a neural classifier. Location : Laboratoire Hubert Curien, Université Jean Monnet, Saint-Etienne France Dates : October 2025 – September 2028 Contact : Thierry Fournel (Lab. Curien) fournel@univ-st-etienne.fr Clémentine…

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[PhD] Mitigation of Intentional Interference Using Sparse Signal Reconstruction and Model-Based Deep Learning

Context In a context of continuous and growing digitalization of human activities, information security has become a critical concern aimed at maintaining control over our digital infrastructures. It takes on three specific forms—confidentiality, integrity, and availability—and applies to all electronic systems within networks, from the physical layer to the application…

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[PhD] Techniques d’irrigation intelligentes

Directeur et Directrices de thèse : Philippe Ciblat (TP), Sophie Martin (AgroParisTech) et Anaïs Vergne (TP) La thèse a pour objectif de gérer intelligemment la production agricole en fonction de l’irrigation possible. Pour cela, des capteurs ou des mesures distantes (de type satellitaire) donneront des informations diverses sur l’état hydrique…

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[PhD] Physics-Informed Neural Networks for Accelerated Cloud Light-scattering Emulator

Proposition de thèse financée (financement CNRS) Titre : Physics-Informed Neural Networks for Accelerated Cloud Light-scattering Emulator Contexte : L’intelligence artificielle révolutionne les sciences de l’atmosphère. Les méthodes d’apprentissage profond viennent concurrencer les modèles classiques de simulation déterministe basés sur les équations physiques réelles, dont le coût calculatoire est extrêmement élevé….

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[PhD] Data-driven non-linear structural identification

Date butoir pour candidater : 11 mai 2025. Date début de thèse : 1er octobre 2025. Salaire : 2300 euros brut mensuel. Disciplines : Mécanique, Génie Civil, Dynamique des Structures, Informatique/Machine learning. Mots clés : Identification, Dynamique non-linéaire, Séries temporelles de données, Machine learning. Contacts : • Alireza Ture Savadkoohi,…

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[PhD] Adaptive acquisitions for fast computational optics

The CREATIS laboratory announces the opening of a 36-month, fully funded PhD position starting in September 2025. The full description can be found here. Keywords: Image Reconstruction, Deep Learning, Optimization, Computational Optics. Objectives: In this thesis, we will focus on the design of i) the direct model and ii) the…

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