Description de l’emploi

Les enjeux environnementaux représentent un défi majeur pour le domaine du numérique, et notamment l'Intelligence Artificielle (IA), qui sont souvent présentés comme à même d'apporter des solutions. L'IA montre néanmoins un niveau de croissance et des externalités peu compatibles avec des objectifs de soutenabilité. Université Côte d’Azur souhaite prendre part au défi de la construction d'une l'IA frugale, capable de répondre aux défis sociaux et environnementaux des décennies à venir dans le contexte des crises du climat et de la biodiversité qui se déploient. La frugalité est à rapprocher ici de la notion de soutenabilité, qui va donc bien au-delà de la simple efficacité énergétique, souvent synonyme d'effet rebond. Elle vise à maîtriser la consommation d'énergie et de ressources sur l'ensemble du cycle de vie des solutions proposées, du choix de la problématique aux méthodes d'apprentissage en passant par la conception de hardware dédié.

Missions d’enseignement :

La personne recrutée devra participer à l'effort du site pour la sensibilisation à la problématique de la transition écologique dans le domaine de l’intelligence artificielle et de participer aux parcours spécialisés en construction. Elle viendra renforcer les forces d’enseignement spécialisé en Machine Learning et Deep Learning au sein de l’établissement et participera à la massification et l’élargissement de l’offre de formation en IA initiée par le projet EFELIA Côte d’Azur.

Elle devra développer des enseignements spécifiques sur (i) la pertinence de l'utilisation de l'IA en tant qu'élément de réponse aux défis environnementaux (ii) les algorithmes frugaux en IA ou en IA embarquée dans le domaine numérique. A terme, un parcours spécialisé pour les étudiants de niveau Master devra être développé.

Il est également attendu que ces enseignements puissent être déployés de façon transverse au sein d’Université Côte d’Azur, par exemple sur plusieurs EUR et campus, car ces enseignements ont vocation à être utiles pour des publics variés d’étudiant·es (en Informatique, Mathématiques, Physique, Astrophysique, Biologie...).

Enfin, il est attendu que la personne recrutée puisse prendre la responsabilité de la mise en place de MOOCs et la création de matériels pédagogiques sur l’IA frugale, en coordination avec les autres Instituts 3IA. Ces contenus permettront ensuite de déployer largement ces enseignements spécifiques et stratégiques au sein de l’établissement et auprès des partenaires extérieurs de l’Université, par exemple sous la forme de modules de formation continue.

Missions de recherche :

Les récentes avancées dans le domaine du Machine Learning soulèvent des questions toujours ouvertes sur la quantité de données annotées requises pour construire les modèles de décision, l'explicabilité/l'interprétabilité/l'intelligibilité de ces modèles, le contrôle sur la confiance, la robustesse et la validité des décisions, ou encore les ressources de calcul nécessaires à la construction de ces modèles de décision. Elles lèvent aussi des questions légitimes sur le coût énergétique des solutions actuelles.

Ce projet de Chaire de Professeur·e Junior vise donc à développer de nouvelles méthodes permettant une évaluation rigoureuse des bénéfices nets et de l'impact environnemental des systèmes d'IA existants ou à concevoir dans différents champs applicatifs, ainsi que des approches contribuant à des méthodes d'IA plus économes sur les divers aspects du cycle de vie des systèmes.

La personne recrutée sur cette Chaire devra aussi développer une analyse critique sur la pertinence de l'IA pour répondre aux défis sociaux et environnementaux. Elle aura les compétences pour apporter des réponses à ces questions, notamment en apprentissage statistique. La personne recrutée aura ainsi pour vocation d’apporter toute son expertise à plusieurs niveaux : dans ses apports théoriques, en contribuant aux synergies avec les autres thématiques de recherche des laboratoires I3S et LEAT, et en favorisant l’ouverture sur ces thématiques à l’ensemble de la communauté Université Côte d’Azur, qu’elle soit académique ou industrielle.