Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
SL-DRT-24-0525
Direction
DRT
Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Algorithmes d’intelligence artificielle générative pour comprendre et contrer la polarisation en ligne
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Les plateformes en ligne permettent une large diffusion de l'information, mais leurs modèles économiques centrés sur l'engagement des utilisateurs favorisent souvent la diffusion de contenus politiques idéologiquement homogènes ou controversés. Ces modèles peuvent conduire à la polarisation des opinions politiques et entraver le bon fonctionnement des systèmes démocratiques. Cette thèse étudiera des modèles génératifs d'IA innovants conçus pour comprendre en profondeur la polarisation politique et pour contrer ses effets. Elle mobilisera plusieurs sous-domaines de l'intelligence artificielle : l'apprentissage génératif, l'IA frugale, l'apprentissage continu et l'apprentissage multimédia. Les avancées seront associées aux défis suivants :
-la modélisation de la polarisation politique et l’utilisation du modèle obtenu pour guider les algorithmes d'IA mis en oeuvre ;
-la collecte et le nettoyage de données politiques multimodales massives et diversifiées pour assurer une couverture thématique et temporelle, et la création d’un espace de représentation sémantique commun ;
-la proposition de modèles génératifs orientés politique afin d'encoder les connaissances du domaine de manière efficace et efficiente et de générer des données d'entraînement pour les tâches aval ;
-la spécialisation des modèles pour les tâches spécifiques nécessaires à une compréhension fine de la polarisation (détection de thèmes, reconnaissance d’entités, analyse de sentiments) ;
-la mise à jour continue des modèles génératifs et des tâches spécifiques à la polarisation pour suivre la dynamique des événements et des nouvelles politiques.
Université / école doctorale
Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Master en informatique ou intelligence artificielle
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2024
Personne à contacter par le candidat
TOURILLE Julien julien.tourille@cea.fr
CEA
DRT/DIASI/SIALV/LASTI
CEA Saclay Nano-INNOV
DRT/LIST/DIASI/SIALV/LASTI
F-91191 Gif-sur-Yvette Cedex
Tuteur / Responsable de thèse
POPESCU Adrian adrian.popescu@cea.fr
CEA
DRT/DIASI//LASTI
CEA SACLAY - NANO INNOV
BAT. 861
Point courier 173
91191 GIF SUR YVETTE
0169080154
En savoir plus
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