Ingénieur(e) stagiaire : Réseaux Lipschitz pour la représentation neuronale implicite de simulations physiques

Réf. 996006 - publié le 15 octobre 2024

Informations générales

Missions

IRT Antoine de Saint Exupéry vous propose une offre de stage dans les domaines Informatique, télécom, Intelligence artificielle à Toulouse.

Les modèles de Deep Learning ont révolutionné de nombreux domaines grâce à leur capacité à apprendre des représentations complexes à partir de grandes quantités de données. Cependant, ils sont souvent perçus comme des boîtes noires, ce qui rend difficile la compréhension de leurs comportements et décisions. Le domaine de l’explicabilité vise à résoudre ce problème en fournissant des éléments pour comprendre le comportement et les décisions des modèles d’IA. C’est une des thématiques du projet DEEL dans lequel s’inscrit le stage.

Parmi les approches d’explicabilité, l’utilisation d’exemples comme explications, connue sous le nom d’explicabilité basée sur les exemples [Poché et al., 2023], est particulièrement notable. Cette méthode présente des instances spécifiques du jeu de données pour illustrer ou influencer les prédictions du modèle, aidant ainsi à comprendre les raisons sous-jacentes à une décision. Cependant, il existe peu de métriques pour évaluer la qualité de ces explications, ce qui complique la comparaison et l’évaluation de différentes approches dans des contextes pratiques.

Le but du stage est donc d’étudier/comparer/concevoir des métriques d’évaluation pour l’explicabilité basée exemple. Dans le détail, le stagiaire devra:

- Lire des papiers de recherches scientifiques en relation avec le sujet.

- Prendre en main la librairie d’explicabilité Xplique [Fel et al., 2022].

- Implémenter des métriques, trouvées dans la littérature et imaginées par le stagiaire.

- Comparer les métriques de manière rigoureuse. Le travail pourrait amener à l’écriture d’un article scientifique.

- Intégrer les métriques à la librairie Xplique

Profil

Tu recherches un stage de fin d’études de niveau Bac+5 (Ingénieur, Master) en cursus Machine Learning, Mathématiques Appliquées, Informatique ou une discipline associée. Nous cherchons un.e candidat.e avec les compétences suivantes:

- Connaissances théoriques solides en Machine Learning et Deep Learning, en particulier sur les réseaux

des neurones.

- Expérience avec les librairies de Deep Learning modernes, en particulier PyTorch et/ou TensorFlow.

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Nom du recruteur : IRT Antoine de Saint Exupéry