CDD chercheur (H/F) en Grands modèles de langage (LLM) pour l'argumentation en langage naturel

CNRS; Toulouse; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche renommé recrute un chercheur CDD pour travailler sur des modèles d'argumentation en langage naturel. Basé à Toulouse, le candidat doit avoir un doctorat en informatique et des compétences en IA. Ce poste, d'une durée de 12 mois, inclut la conception de nouvelles solutions basées sur des modèles de langage et la validation de leurs performances. Une rémunération compétitive est proposée selon l'expérience.

Qualifications

• Expérience avérée en traitement du langage naturel, IA ou recherche d'information.
• Publications dans des revues ou conférences de premier plan.
• Expérience en argumentation computationnelle considérée comme un atout.

Responsabilités

• Concevoir de nouveaux modèles d'argumentation en langage naturel.
• Tester et valider les modèles sur des ensembles de données standard.
• Diffuser les résultats scientifiques dans des conférences et revues.

Connaissances

Maîtrise de frameworks tels que TensorFlow ou PyTorch

Compétences en traitement du langage naturel

Excellentes compétences en communication écrite et orale

Capacité à travailler en équipe

Formation

Doctorat en informatique, linguistique informatique ou intelligence artificielle

Outils

Hugging Face Transformers

Description du poste

CDD chercheur (H/F) en Grands modèles de langage (LLM) pour l'argumentation en langage naturel

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : mardi 16 décembre 2025 23:59:00 heure de Paris

Informations générales

Intitulé de l'offre : CDD chercheur (H/F) en Grands modèles de langage (LLM) pour l'argumentation en langage naturel
Référence : UMR5505-GERBON-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : mardi 25 novembre 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : Entre 3 041,58 et 4 216,70 euros bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 06 - Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

Missions

Le poste de chercheur est envisagé dans le cadre du projet ANITI HUCAD qui vise à développer des systèmes d'intelligence artificielle (IA) favorisant la collaboration homme-machine pour des délibérations efficaces. Il vise à améliorer les capacités d'argumentation des parties prenantes en suggérant des arguments pertinents, extraits du web, et en facilitant la bonne compréhension d'un débat grâce à une synthèse générée automatiquement et structurée des arguments les plus saillants.
L'argumentation computationnelle (CA) est un sous-domaine de l'IA qui étudie la théorie de l'argumentation, à savoir les fondements théoriques et les applications menant à des développements tels que les logiques permettant de représenter et de raisonner sur les arguments, et les méthodes axiomatiques d'évaluation des arguments.
L'argumentation en langage naturel est un domaine de recherche récent, à la croisée du traitement du langage naturel (NLP) et de la recherche d'informations (IR), qui se concentre sur l'identification, la récupération et la génération d'arguments (et de contre-arguments) présents dans des textes et des dialogues, ainsi que sur la classification des relations entre les arguments (soutien, attaque) et la construction d'essais et de résumés argumentatifs. Les applications les plus marquantes sont les assistants personnels intelligents et les moteurs de recherche d'arguments. Cependant, malgré les développements marquants dans le domaine de l'argumentation en langage naturel, notamment l'exploration d'arguments (AM) et la recherche d'arguments (AR), il existe encore des limites critiques aux méthodes et modèles actuels d'argumentation en langage naturel, parmi lesquelles - mais sans s'y limiter - le manque de capacités de raisonnement pour produire des arguments cohérents qui transmettent des relations logiques formelles au-delà du niveau superficiel des arguments, leur généralisation limitée en ce qui concerne les structures d'argumentation (par exemple, les arguments imbriqués) et les types (par exemple, les arguments bloquants), le manque d'évaluation objective de la qualité des arguments à l'aide de méthodes normatives.
Grâce à ce poste de chercheur, nous souhaitons explorer les avantages synergiques de l'analyse conversationnelle et de l'argumentation en langage naturel afin de concevoir des modèles théoriques d'argumentation en langage naturel en tirant parti des capacités des grands modèles de langues (LLM) comme moyens convaincants de compréhension et de raisonnement en langage naturel.

Activités

Les modèles de langues (LM) sont devenus la colonne vertébrale de nombreuses tâches impliquant le raisonnement et la compréhension du langage dans les domaines de l'IA, de la recherche d'information (RI) et du traitement du langage naturel (TAL). En matière d'argumentation, la littérature révèle qu'ils sont efficaces pour de nombreuses tâches de recherche et d'exploration d'arguments (par exemple, la classification des relations entre arguments). Plus récemment, les LLM, connus pour être des « raisonneurs souples » dans des contextes zero-shot et few-shot, ont permis des améliorations impressionnantes dans un large éventail de tâches linguistiques et décisionnelles. Cependant, ils souffrent encore d'inconvénients majeurs, notamment le manque de véracité et de capacités de raisonnement logique dans les tâches de raisonnement complexes. L'utilisation des LLM pour l'argumentation est encore à ses balbutiements (par exemple, travaux préliminaires sur la classification des relations entre arguments et l'explication basée sur l'argumentation), laissant un certain nombre des défis cités ci-dessus sans solution, tels que l'incohérence logique d'un ensemble d'arguments de sortie et leur faible qualité en raison de l'absence d'évaluation objective.
L'objectif principal de ce poste est de participer à la conception de modèles dédiés à l'argumentation de type humain qui exploitent pleinement les développements théoriques en matière d'argumentation computationnelle (CA), de recherche d'informations (RI) et de traitement du langage naturel (TAL) en utilisant les avancées récentes dans le domaine des grands modèles linguistiques (LLM).
Le candidat devra :

• Concevoir de nouveaux modèles basés sur le LLM, fondés sur des axiomes, pour l'argumentation en langage naturel, grâce à des stratégies de réglage fin et de prompting sur mesure ;
• Tester et valider les modèles proposés sur des ensembles de données standard à l'aide d'une évaluation objective et d'une évaluation empirique basée sur les données ;
• Diffuser les résultats scientifiques du projet dans des conférences et des revues de haute qualité dans les domaines de l'IA, de la RI et du TAL.

Compétences

Compétences techniques :

• Maîtrise de frameworks tels que TensorFlow, PyTorch ou similaires ;
• Expérience avec des outils et bibliothèques pour l'IA, la RI et le TAL, tels que Hugging Face Transformers ;
• Compétences en collecte, nettoyage, prétraitement et analyse de données, y compris travail avec de grands ensembles de données ;
• Capacité à concevoir, mettre en œuvre et évaluer des algorithmes pour l'argumentation computationnelle et tâches connexes.

Compétences relationnelles :

• Excellentes compétences en communication écrite et orale, avec capacité de présenter les résultats de recherche de manière claire et efficace ;
• Capacité à travailler en collaboration au sein d'une équipe de recherche, y compris dans le cadre de collaborations interdisciplinaires.

Expérience en recherche :

• Expérience avérée en TAL, IA, RI ou domaines connexes, attestée par des articles publiés dans des revues ou conférences de premier plan ;
• Expérience spécifique ou travaux de recherche axés sur l'argumentation informatique, extraction d'arguments, recherche d'arguments ou analyse du discours à l'aide de grands modèles linguistiques considérés comme un atout.

Diplômes :

• Doctorat dans un domaine pertinent tel que informatique, linguistique informatique, intelligence artificielle ou discipline étroitement liée.

Contexte de travail

Toulouse, souvent surnommée « La Ville Rose », se distingue comme une ville internationale dynamique... (brochure de la ville restée abrégée afin de conserver la lisibilité). Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.