Maître de conférences

À propos de nous

ENSEA, Grande Ecole d’ingénieurs généraliste dans le domaine du numérique qui délivre le diplôme d’ingénieur depuis 1952. L’ENSEA héberge également 9 équipes de recherche regroupées dans deux laboratoires de renommée internationale : LEA laboratoire d’électronique et d’automatique, et ETIS, UMR CNRS spécialisé dans le traitement de l’information et des systèmes.


Mission

Le laboratoire ETIS est un acteur majeur du traitement de l’information et des systèmes intelligents. Avec plus de 170 membres, ETIS mène des recherches interdisciplinaires au croisement du traitement du signal, des sciences des données, de l’intelligence artificielle, de la robotique, des réseaux du futur, de la cybersécurité, de la conception de circuits et des systèmes cyber-physiques.

ETIS développe des approches allant de la modélisation théorique des systèmes complexes (systèmes cognitifs, réseaux hétérogènes, interactions multimodales) à la conception de méthodes d’apprentissage pour des systèmes autonomes et adaptatifs (IoT, robots interactifs, dispositifs biomédicaux, capteurs distribués, etc.). Sa dynamique s’appuie sur une démarche bottom-up, où chaque équipe fait émerger ses problématiques fondamentales tout en répondant à des besoins concrets issus de partenariats académiques ou industriels.

Le laboratoire ETIS est fortement impliqué dans les Programmes d’Investissement d’Avenir (Labex, Equipex, Equipex+, PEPR 5G et O2R), dans des projets ANR, Horizon Europe, CIFRE, ainsi que dans de nombreux partenariats industriels. Il renforce ses axes stratégiques autour de :

– la frugalité computationnelle et énergétique ;

– l’IA responsable, transparente et explicable ;

– la sécurité, robustesse et résilience des systèmes intelligents ;

– le développement de plateformes multi-modales (capteurs, images, signaux, données embarquées, réseaux).

Dans cette dynamique, ETIS ouvre un poste de Maître/Maîtresse de Conférences visant à renforcer les recherches sur les systèmes intelligents multimodaux à faible empreinte. L’objectif est de concevoir des modèles capables de comprendre, raisonner et apprendre à partir de modalités hétérogènes tout en respectant des contraintes fortes de frugalité computationnelle, d’efficacité énergétique, de transparence et d’équité.

L’essor rapide de ces approches dans des domaines tels que l’industrie, la santé, le patrimoine culturel ou l’agriculture de précision s’accompagne de défis majeurs liés à l’hétérogénéité, aux dépendances et aux interactions entre modalités. Le référentiel AFNOR Spec 2314, propose, par exemple, un cadre méthodologique national appelé à devenir européen puis international, permettant de mesurer et réduire l’impact environnemental des systèmes d’IA, et contribuant à la double transition écologique et numérique.


Profil

Un.e candidat.e avec une expertise dans l'un des thèmes suivants : Edge Intelligence/Edge Computing; apprentissage automatique frugal appliqué à la vision; et traitement numérique des communications RF. La capacité d’intégrer les données multimodales générées par des capteurs de type radar, caméras événementielles, motion capture sera appréciée.

Un.e candidat.e ayant une expertise sur l'un des thèmes suivants : (i) communications sémantiques ; (ii) apprentissage distribué ; (iii) estimation distribuée sécurisée dans les réseaux hétérogènes, pour compléter son expertise et développer de nouveaux systèmes de transmission et de stockage de l'information à faible empreinte environnementale.

Un.e candidat.e pour mener des recherches innovantes sur l'un des thèmes suivants : (i) IA Générative pour des Représentations Multimodales (texte, audio, vidéo, séries temporelles, données tabulaires); (ii) Alignement, Fusion, et Raisonnement Multimodale; (iii) Systèmes de l’IA Agentique et Bases des Données Vectorielles. Différentes techniques peuvent être considérées qui respectent différentes contraintes de frugalité telles que l'efficacité des ressources, la durabilité ou la transparence et équité.

Un.e candidat.e motivé.e pour développer des recherches innovantes à l’intersection de la robotique et de l’IA bio-inspirées, en intégrant les principes de la cognition 4E (Embodied, Embedded, Extended, Enactive). Le.a candidat.e contribuera à la conception de systèmes intelligents multi modaux capables d’apprendre et de s’adapter en continu ( lifelong-learning ) par le développement de modèles d'IA frugaux et durables.


Recrutement uniquement via l'application ODYSSEE.


Dépôt des candidatures du 03/03/2026 (10h00) au 03/04/2026 (16h00)