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Optimisation des modèles génératifs augmentés par la recherche pour des applications inclusives

Lille
JUNIA
Publiée le 7 décembre
Description de l'offre

Topic description

Le développement de Small Language Models (SLMs) adaptés à l’assistance au service de l’inclusion représente un enjeu majeur pour garantir la confidentialité, la souveraineté des données et la conformité réglementaire. En permettant un déploiement local ou embarqué, ces modèles réduisent la dépendance au cloud et limitent les risques de fuite d’informations sensibles. L’essor des IA d’interrogation de données et des moteurs de recherche non conventionnels renforce ce besoin de solutions compactes et performantes. L’objectif est de concilier sécurité, robustesse et efficacité dans des environnements contraints. Ce paradigme ouvre la voie à des IA plus responsables et mieux intégrées aux systèmes d’aide aux personnes fragilisées.

Le projet Interreg INCLUSIVERSEL vise à améliorer l’accessibilité par l’usage de l’intelligence artificielle générative. Dans ce cadre, nous proposons un sujet de doctorat visant le développement d’approches d’optimisation des modèles de langages. Nos modèles seront augmentés par des recherches statiques ou dynamiques dans des bases destinées aux usages inclusifs. Ils seront accessibles et viseront des applications dans le contexte de l’inclusion des personnes fragilisées telles que les PMR.

Par ailleurs, la frugalité numérique devient une exigence technique autant qu’éthique. Les modèles doivent être optimisés pour fonctionner sur des ressources limitées tout en maintenant des performances utiles en clinique ou en situation de handicap. Cette approche répond également à des contraintes économiques, notamment dans les structures associatives à budget restreint. Favoriser des modèles légers permet une démocratisation de l’IA dans le secteur de l’autonomie des personnes fragilisées.

Le projet de recherche se positionne à l’intersection de l’IA génératives, des systèmes de calcul Edge (EdgeAI), et l’aide aux personnes fragilisées. Il vise à développer des services concrets améliorant l’autonomie au quotidien, tels que l’assistance intelligente pour les déplacements en fauteuil roulant ou la navigation sécurisée dans des environnements complexes.

Encadrement :

1. Smail Niar, Professeur, LAMIH/UPHF.
2. Nacim Ihaddadene, Enseignant-Chercheur, JUNIA / CRIStAL.

Starting date

-01-01

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

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