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Doctorant f/h jeux d’apprentissage dépendant des décisions et équilibres de stackelberg quantaux: incitations pour des marchés de données sobres

Villeneuve-d'Ascq
CDD
Alternance
Inria
Publiée le 9 mars
Description de l'offre

Contexte et atouts du poste

La thèse sera réalisée au sein d’une équipe de recherche Inria (INOCS) impliquée dans le PEPR NumEco (Numérique éco-responsable). Ce programme national vise à développer des méthodologies et des outils permettant de comprendre et de réduire les impacts environnementaux des infrastructures et services numériques, en mobilisant conjointement les sciences du numérique et les sciences humaines et sociales. Dans ce cadre, le projet de thèse contribuera à l’analyse des mécanismes économiques et incitatifs qui structurent l’usage des services numériques et des données. En développant des modèles de jeux hiérarchiques avec apprentissage pour concevoir des incitations favorisant une consommation de données plus frugale, la thèse apportera une contribution théorique aux objectifs du programme visant à concevoir des services numériques durables dans un contexte de contraintes énergétiques et de ressources.

Mission confiée

La transition numérique s’accompagne d’une croissance rapide de la production, du stockage et de la circulation des données, avec des impacts économiques, sociétaux et environnementaux croissants. Dans ce contexte, les marchés de données et les plateformes numériques constituent des systèmes stratégiques où les politiques mises en place par une plateforme ou un régulateur influencent directement les comportements des utilisateurs, leurs choix de partage et leur consommation de données.

Cette thèse se situe à l’interface de la théorie des jeux, de l’économie numérique et de la conception d’incitations pour des systèmes performatifs. Elle propose de développer un cadre théorique fondé sur les decision-dependent learning games, dans lesquels les décisions d’un acteur leader modifient les incitations et les dynamiques d’apprentissage des agents. En mobilisant les jeux de Stackelberg et des modèles de quantal best-response pour capturer la rationalité limitée et l’adaptation des utilisateurs, le projet vise à définir de nouveaux concepts d’équilibre dans des environnements dynamiques où les stratégies des agents dépendent des politiques mises en œuvre.

Principales activités

L’objectif est double : contribuer aux fondements théoriques des jeux hiérarchiques avec apprentissage endogène, et développer des outils pour la conception de mécanismes d’incitation dans les marchés de données, notamment afin d’encourager des usages plus sobres et responsables de la donnée. Par ce positionnement, la thèse s’inscrit dans les priorités scientifiques liées à la gouvernance des données, à l’économie des plateformes et à la soutenabilité du numérique.

Compétences

Le candidat devra avoir de solides compétences en optimisation multi-agents et théorie des jeux. Un intérêt pour l'économie numérique est un plus. Une bonne maîtrise de l'anglais est requise.

La thèse pourra démarrer dès Septembre 2026. Un décallage du début de la thèse de quelques mois est possible, mais nous ne souhaitons pas retarder le lancement de la thèse après Janvier 2027.

Avantages

1. Restauration subventionnée
2. Transports publics remboursés partiellement
3. Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
4. Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
5. Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
6. Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
7. Accès à la formation professionnelle
8. Sécurité sociale

Rémunération

2300 euros bruts par mois

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