À propos de nous
Une université d’excellence
Université de recherche intensive, leader mondial en écologie, l’Université de Montpellier est un établissement public expérimental qui figure dans le top 200 du classement de Shanghai. Elle couvre plusieurs champs disciplinaires sciences et techniques, droit, économie, environnement, administration, gestion, médecine, pharmacie, activités physiques et sportives, biologie, informatique, sciences de l’éducation, science politique. Elle a obtenu en 2022 la labellisation I-SITE (Initiative Science Innovation Territoires Economie) qui associe 15 partenaires de recherche et d’innovation du territoire. Ce Programme d'Excellence (PEI) porté par l’Université de Montpellier s’articule autour des enjeux "Nourrir, Soigner, Protéger" et s’appuie sur tous les domaines scientifiques de l'Université et de ses partenaires. Elle coordonne le Pôle Universitaire d’Innovation (PUI).
Une université engagée
Vigilante envers toutes formes de discriminations, l’Université de Montpellier est engagée pour la promotion de la diversité, l’égalité entre femmes et hommes et pour l’inclusion des personnes en situation de handicap. Elle est attachée aux fondements du service public, à la laïcité, à l’égalité des chances et à l’accès de tous aux savoirs. Elle promeut les valeurs académiques telles que l’éthique, l’intégrité scientifique et la liberté universitaire. L’UM place enfin le développement durable au cœur de sa politique et de son savoir-vivre. Une démarche saluée par le palmarès du Times Higher Education qui la place en tête des universités françaises les plus performantes en terme de développement durable.
Dans le cadre de ses engagements, l’université promeut le CV sans photographie.
Structure de rattachement : Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier (IGMM)
Mission
Intitulé du projet : DNA large language models for end to end genome interpretation
Acronyme du projet : DLLM4GI
Durée globale du projet : 24 mois
Description sommaire du projet : Interpréter le génome signifie modéliser la relation entre génotype et phénotype, ce qui constitue l’objectif fondamental de la biologie. Y parvenir révolutionnerait la génétique, la médecine et l’agro-technologie. En génétique clinique, cela pourrait conduire à des traitements personnalisés adaptés au génome de chaque patient, permettant une médecine de précision.
Ce projet fusionne la génétique quantitative avec la bioinformatique et l’Intelligence Artificielle de pointe, en utilisant les derniers modèles de langage profonds (Large Language Models) pour l’ADN afin d’améliorer notre capacité à prédire les phénotypes à partir des génotypes observés. Ce projet s’appuie sur les travaux précédents du Dr Raimondi sur l’interprétation du génome (Genome Interpretation, GI) pour la prédiction de phénotypes cliniquement pertinents chez l’humain.
Les travaux précédents du Dr Raimondi se sont concentrés sur l’encodage des données de séquençage de l’exome ou du génome entier (WES/WGS) en caractéristiques compactes et lisibles par machine, tout en réduisant le surapprentissage causé par la haute dimensionnalité des données génomiques. Cependant, pour limiter la complexité, nous avons dû nous appuyer sur des résumés génétiques grossiers au niveau des gènes, tels que la charge mutationnelle par gène, ce qui sacrifiait les détails génétiques fins.
L’objectif de ce projet est de dépasser ces encodages centrés sur les gènes en construisant des architectures de réseaux neuronaux opérant directement au niveau nucléotidique. Pour cela, nous proposons d’intégrer des LLMs ADN pré-entraînés comme extracteurs de caractéristiques non supervisés au sein des modèles GI. Ces modèles, entraînés de manière auto-supervisée sur des génomes entiers, capturent des motifs riches de dépendances dans l’ADN et peuvent produire des représentations latentes denses en information.
Les LLMs pour l’ADN ont montré de bonnes performances dans diverses tâches de génomique fonctionnelle, telles que l’identification d’éléments régulateurs et des effets de variants. Ce projet évaluera si leurs représentations latentes peuvent améliorer la prédiction de phénotypes. Les nouvelles méthodes basées sur les LLMs ADN seront d’abord testées sur Arabidopsis thaliana, un organisme modèle bien connu. Les développements ultérieurs seront appliqués à la prédiction du risque de maladie pour les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI). Contrairement aux travaux actuels sur les LLMs ADN, ce projet applique ces modèles à l’interprétation de données WES/WGS individuelles pour la prédiction du risque de maladie, ce qui constitue une utilisation nouvelle de ces modèles dans la prédiction génétique humaine.
Mission principale : Le/la candidat·e commencera par télécharger et traiter les données de séquençage de l’exome entier (Whole Exome Sequencing, WES) d’A. thaliana, afin de les rendre utilisables comme entrée pour des réseaux de neurones. Le/la candidat·e se familiarisera avec les LLM pour l’ADN publiés, et les utilisera pour lire les données WES d’A. thaliana. Le/la candidat·e développera de nouvelles architectures de réseaux de neurones avec la bibliothèque Pytorch, sous la supervision du Dr Raimondi, dans le but de prédire les phénotypes à partir des génotypes observés (données WES), en étendant le cadre à d’autres organismes si possible.
Définition des tâches à accomplir : Traitement, nettoyage, manipulation des données de séquençage de l’exome (WES) et du génome entier (WGS). Développement d’architectures de réseaux de neurones avec Pytorch (programmation, raisonnement mathématique). Utilisation et compréhension des méthodes LLM pour l’ADN publiées. Rédaction d’articles scientifiques et de rapports. Développement de nouvelles solutions algorithmiques et mathématiques.
Description précise de l'évènement ou du résultat objectif déterminant la fin de la relation contractuelle ainsi que les modalités d'évaluation et de contrôle de ce résultat : La relation contractuelle prendra fin à la date d’échéance prévue dans le contrat, sauf renouvellement ou rupture anticipée selon les modalités légales. L’objectif principal de la mission est d’explorer l’utilisation des modèles de langage préentraînés sur l’ADN pour une interprétation du génome end-to-end. L’évaluation de la réalisation de cet objectif se fera sur la base des données produites pour tester cette hypothèse, incluant les articles soumis ou publiés dans des revues à comité de lecture, la présentation des résultats lors de réunions d’équipe ou de conférences, ainsi qu’un entretien final avec le responsable scientifique en charge du projet.
Contrainte du poste : Variabilité possible des horaires de travail (soir et/ou week-end).
Profil
Qualifications / Domaine de formation demandé : Le/la candidat·e idéal·e possède de très bonnes : compétences en programmation Python, compréhension des fondements mathématiques et des principes de l’apprentissage automatique (Machine Learning), de l’algèbre linéaire (opérations vectorielles et matricielles, optimisation), avec un accent particulier sur les réseaux de neurones, compétences en résolution de problèmes, familiarité avec l’environnement GNU/Linux, capacité à gérer plusieurs projets en parallèle.
Une bonne compréhension des concepts de base en bioinformatique n’est pas obligatoire mais sera appréciée.
Le projet sera basé sur le développement de modèles de réseaux de neurones non conventionnels avec Pytorch.
Un niveau d’anglais B2 est requis. Une familiarité avec le calcul scientifique et les bibliothèques telles que numpy, scikit-learn, scipy, pytorch est attendue.
Rejoindre l'université de Montpellier, c'est bénéficier de nombreux avantages dans une région qui offre un cadre de vie qualitatif.
Nos avantages :
> Dispositifs de développement des compétences : accès à une grande offre de formation, préparation aux concours internes
> Jusqu’à 46 jours de congés / an (pour un temps plein à 38h30)
> Temps de travail aménageable
> Jusqu'à 2 jours de télétravail / semaine (selon les modalités de la charte de TT applicable à l'UM)
> Restauration collective
> Aide et prestations sociales
> Prise en charge partielle des abonnements au transport de la ville
> Accès aux activités sportives, culturelles et de loisirs de l'université
> Soutien à la parentalité : club de loisirs pour enfant, partenariat de crèches, jours enfant-malade
Avantages dépendant de la nature et la durée du contrat, des nécessités de services et des conditions d'éligibilité
Informations complémentaires :
Rémunération : de 2160€ à 2980€ bruts mensuels, dont 200€ d'indemnité mensuelle des agents contractuels (prime)
Prise de poste : Octobre
Type de contrat : CDD de catégorie A
Durée du contrat : 24 mois
Clôture des candidatures : 15/09/2025
À noter : L’Université sera fermée du 25 juillet au soir jusqu’au 20 août inclus.
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