Doctorant en ia neuro-symbolique pilotée par ontologie pour une collaboration explicable humain-machine dans les systèmes opérationnels multi-agents (h/f) (H/F)

Lieu : Palaiseau, FranceConstruisons ensemble un avenir de confianceThales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d'activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l'environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d'euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l'innovation tels que l'IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G.

Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. Nos engagements, vos avantages- Une réussite portée par notre excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée- Un package de rémunération attractif- Un développement des compétences en continu : parcours de formation, académies et communautés internes- Un environnement inclusif, bienveillant et respectant l'équilibre des collaborateurs- Un engagement sociétal et environnemental reconnuVotre quotidienThales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d'accroitre l'avance technologique et d'en assurer la compétitivité pour le groupe.En nous rejoignant, vous intégrerez une équipe de recherche dynamique au sein de Thales, spécialisée dans les systèmes autonomes intelligents et l'interaction humain-machine.

Vous contribuerez à des projets innovants à l'intersection de l'intelligence artificielle explicable, de l'ingénierie cognitive et des systèmes multi-agents, avec des applications dans des domaines critiques tels que la défense, les opérations multi-domaines (MDO), la robotique autonome, la gestion de crise et les infrastructures intelligentes distribuées. Dans ce contexte, vous développerez un cadre sémantique et neuro-symbolique pour permettre une collaboration robuste et adaptative entre humains et agents autonomes (drones, engins téléguidés, capteurs distribués, etc.) dans des environnements opérationnels complexes et incertains.

Votre travail visera à :- Concevoir des architectures de fusion sémantique basées sur des ontologies pour intégrer des données hétérogènes (capteurs, états des plateformes, objectifs de mission, contexte environnemental, etc.) en une représentation cohérente et interprétable de l'environnement. - Combiner raisonnement symbolique (ontologies, graphes de connaissances, logique) et méthodes d'IA basées sur les données (apprentissage automatique, raisonnement probabiliste) pour créer une architecture neuro-symbolique hybride. - Développer des modèles de conscience situationnelle partagés et des mécanismes d'interaction homme-machine adaptatifs, capables de s'ajuster dynamiquement aux contraintes opérationnelles et cognitives des opérateurs. - Étudier l'interopérabilité sémantique entre systèmes autonomes hétérogènes, en permettant une compréhension unifiée des tâches, intentions et états environnementaux pour une coopération efficace.

Vous contribuerez à la conception, modélisation et validation de ce cadre, ainsi qu'à son intégration dans des démonstrateurs fonctionnels combinant différentes technologies. Plus précisément, vous interviendrez sur :- La conception et la simulation de modèles sémantiques (ontologies, graphes de connaissances) et de mécanismes de raisonnement neuro-symbolique. - L'intégration de données hétérogènes (capteurs, états des systèmes, interactions humaines) pour une représentation unifiée et explicable de l'environnement opérationnel. - Le développement de démonstrateurs validant l'efficacité du cadre dans des scénarios réels (ex : allocation adaptative des tâches, prise de décision traçable sous incertitude). - L'évaluation des performances en termes de fiabilité, interprétabilité et adaptabilité dans des contextes multi-agents dynamiques.

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