Doctorant.e — composition musicale assistée par IA

Ircam; Paris; On-site; EUR 24,000 - 29,000; Full time

Benefits offered by this job

Rémunération 2400€

Congés 32 jours

RTT 11 jours

Tickets restaurant

Transport 50%

Mutuelle et prévoyance

CSE

Carte culture

Job summary

Dans le cadre du projet PostGenAI, l’IRCAM recrute un.e doctorant.e pour conduire une thèse sur des modèles génératifs audio destinés à la composition musicale assistée par IA.

Le candidat travaillera avec des chercheurs en apprentissage automatique et en informatique musicale et devra s’inscrire au doctorat à Sorbonne Université (EDITE). Rémunération et avantages conformes au cadre doctoral, avec prise en charge partielle des frais de transport et des tickets-restaurants.

Qualifications

• Diplôme de master ou équivalent en apprentissage automatique et traitement du signal audio.
• Bonnes compétences en programmation Python et PyTorch, bonne connaissance de GNU/Linux.
• Une expérience en recherche d’information musicale et en composition musicale assistée par ordinateur serait un atout.
• Productivité élevée et autonomie pour développer des logiciels de recherche et communiquer les résultats.
• Rémunération mensuelle brute : 2 400 €
• 32 jours de congés payés et 11 jours de RTT sur temps plein et année complète.
• Titres-restaurant (11 €/jour).
• Prise en charge de 50 % des frais de transport en commun.
• Couverture santé et prévoyance collective avantageuse.
• Accès à des activités culturelles, sportives et sociales (CSE).
• Carte culture offrant accès gratuit à des établissements culturels.

Responsibilities

• Mener une thèse sur des modèles génératifs audio pour la composition musicale assistée par IA.
• Collaborer avec des chercheurs en apprentissage automatique, traitement du signal et informatique musicale, et avec des professionnels de la musique.
• S’inscrire en doctorat à l’École doctorale EDITE de Sorbonne Université.
• Développer et entraîner des modèles génératifs multimodaux pour un contrôle fin du rendu sonore.
• Étudier des stratégies d’entraînement et d’adaptation pour des corpus vastes et des matériaux des compositeurs.

Skills

Python

Recherche musicale

Autonomie en recherche

Communication scientifique

Education

Master en apprentissage automatique et traitement du signal audio

Tools

PyTorch

GNU/Linux

Job description

Doctorant.e — composition musicale assistée par IA

Contrat doctoral de droit privé à durée déterminée de 36 mois, à temps complet – Projet PostGenAI.Prise de fonction : début 2027

L’IRCAM est une association à but non lucratif, associée au Centre national d'art et de culture Georges Pompidou, dont les missions comprennent des activités de recherche, de création et de pédagogie autour de la musique du XXIème siècle et de ses relations avec les sciences et les technologies. Au sein de l’unité de recherche UMR 9912 STMS hébergée à l’IRCAM, des équipes spécialisées mènent des travaux de recherche et de développement informatique dans les domaines de l'acoustique, du traitement des signaux sonores, des technologies interactives, de l’informatique musicale et de la musicologie.

Dans le cadre du projet PostGenAI, porté par Sorbonne Université et mis en œuvre par le Sorbonne Cluster for Artificial Intelligence (SCAI), l’IRCAM recrute un.e doctorant.e pour mener une thèse sur les modèles génératifs audio destinés à la composition musicale assistée par IA.

La personne recrutée travaillera en collaboration avec des chercheurs en apprentissage automatique, en traitement du signal audio et en informatique musicale, ainsi qu’avec des compositeurs et des professionnels de la musique. Elle devra s’inscrire en doctorat à l’École doctorale Informatique, Télécommunications et Électronique (EDITE) de Sorbonne Université.

Le poste est à pourvoir dans l’équipe Analyse et synthèse des sons qui mène des recherches sur les algorithmes avancés pour le traitement de la musique et de la parole.

Le projet PostGenAI :

PostGenAI est un projet interdisciplinaire en intelligence artificielle porté par Sorbonne Université à travers le Sorbonne Cluster for Artificial Intelligence (SCAI). Soutenu par l’État français dans le cadre du programme France 2030, il réunit des établissements universitaires, des organismes publics et des partenaires industriels, avec l’ambition de créer un pôle international d’excellence consacré à l’IA post-générative. Cette nouvelle ère de l’IA vise à dépasser la seule génération de contenus pour permettre une compréhension plus approfondie et des interactions mieux maîtrisées avec son environnement.

Rôle de l’IRCAM dans le projet :

L’IRCAM contribue à PostGenAI en pilotant le programme AI-MADE (AI for Music And voice media generation). Celui-ci vise à développer des modèles génératifs innovants pour la génération et la manipulation de contenus audio professionnels. La problématique scientifique centrale est le contrôle intuitif et précis des propriétés sonores, notamment pour traduire une idée ou un concept en son. Dans le cadre du projet, l’équipe Analyse/Synthèse étudiera des modèles génératifs conçus pour accompagner la composition musicale professionnelle, en mettant l’accent sur le contrôle fin et multimodal, l’adaptation aux matériaux musicaux propres aux compositeurs et des modèles aux besoins de calcul limités.

La composition est un processus itératif au cours duquel les idées musicales sont explorées, transformées, révisées. L’objectif de la thèse est donc de développer des modèles génératifs audio comme outils contrôlables pour la composition musicale et le design sonore, capables de prendre en charge ces opérations tout en préservant une maîtrise fine du processus créatif. Les intentions musicales pouvant être exprimées à travers différentes modalités (audio, partitions, texte, etc.), la thèse étudiera également des modèles génératifs capables de combiner ces formes complémentaires pour permettre un contrôle du rendu musical à différentes étapes du processus créatif. Enfin, les modèles génératifs ayant besoin de corpus suffisamment vastes pour permettre une génération cohérente, tandis que les compositeurs ont besoin de modèles capables de s’adapter à leurs propres matériaux et à leur langage artistique, la thèse étudiera aussi des stratégies efficaces d’entraînement et d’ajustement afin de permettre aux compositeurs d’adapter et de spécialiser des modèles pré-entrainés à leurs propres univers sonores.

• Diplôme de master ou équivalent en apprentissage automatique et traitement du signal audio.
• Solides compétences en programmation Python et PyTorch, bonne connaissance de GNU/Linux.
• Une expérience en recherche d’information musicale et en composition musicale assistée par ordinateur serait un atout.
• Productivité élevée, aptitude à mener des recherches méthodiques et autonomes, à développer des logiciels de recherche de qualité, à communiquer clairement les résultats scientifiques et à collaborer avec des chercheurs et des professionnels de la musique.
• Rémunération mensuelle brute : 2 400 €
• 32 jours de congés payés et 11 jours de RTT (sur la base d’un temps plein et d’une année complète).
• Titres-restaurant (11 €/jour).
• Prise en charge de 50 % de vos frais de transport en commun.
• Couverture santé et prévoyance collective avantageuse.
• Accès à des activités culturelles, sportives et sociales (CSE).
• Carte culture offrant un accès gratuit à de nombreux établissements culturels en France, pour vous et une personne accompagnante.

Candidatures ouvertes jusqu’au 15 décembre 2026

À l'Ircam, nous sommes convaincus que l'innovation artistique et scientifique ne peut s'épanouir que dans un environnement respectueux, inclusif et durable. Notre politique RSE (responsabilité sociétale des entreprises) structure l'ensemble de nos actions.