Offre de stage - Intégration d’un modèle computationnel de la lecture de textes historiques dan[...]

CNRS; Dijon; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Temps partiel

Résumé du poste

Une unité de recherche scientifique recherche un stagiaire pour intégrer un modèle computationnel de la lecture de textes historiques dans une application d'IA. Ce stage de 6 mois à Dijon est destiné aux étudiants en 5ème Ecole d'Ingénieur ou en Master II en Informatique et IA. Le candidat devra également parler français et anglais. La date d'embauche est prévue pour le 1er mars 2026.

Qualifications

• Étudiant ou étudiante en 5ème Ecole d'Ingénieur ou en Master II en Informatique et Intelligence Artificielle.

Responsabilités

• Intégrer le modèle computationnel dans le modèle d'IA existant.
• Inventer un nouveau type de couche neuronale pour l'apprentissage.

Connaissances

Informatique

Intelligence Artificielle

Langues: Français

Langues: Anglais

Formation

BAC+5

Description du poste

Offre de stage - Intégration d’un modèle computationnel de la lecture de textes historiques dans une application de transcription de textes historiques à base d’Intelligence Artificielle - H/F

Date Limite Candidature : mercredi 11 février 2026 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Offre de stage - Intégration d’un modèle computationnel de la lecture de textes historiques dans une application de transcription de textes historiques à base d’Intelligence Artificielle - H/F
Référence : UMR5022-PATBAR-003
Lieu de travail : DIJON
Pays : France
Date de publication : mercredi 21 janvier 2026
Type de contrat : Convention de stage
Durée du contrat : 6 mois
Date d'embauche prévue : 1 mars 2026
Quotité de travail : Complet
Niveau de diplôme préparé : BAC+5
BAP : E - Informatique, Statistiques et Calcul scientifique

Description du poste

Partant de travaux réalisés en psychologie cognitive et ergonomique, il s’agira d’intégrer le modèle computationnel proposé dans le modèle d’IA existant de transcription de textes historiques. La méthode classique consistant à modifier la fonction de perte, élément clef de l apprentissage des réseaux de neurones artificiels, ne sera peut-être pas pertinente dans notre cas. L'invention d’un nouveau type de couche neuronale sera vraisemblablement nécessaire.

Description de l'employeur

Le LEAD est une Unité Mixte de Recherche (UMR 5022) sous co-tutelle du Centre National de Recherche Scientifique (CNRS) et de l’Université Bourgogne Europe (UBE). Sa thématique principale unificatrice est le concept d'apprentissage. La spécificité du laboratoire est d'être composé de chercheurs et d’enseignants-chercheurs non seulement en neurosciences et psychologie, mais aussi en IA.

Descriptif du profil recherché

Etudiant ou étudiante en 5ème Ecole d'Ingénieur ou en Master II
Informatique et Intelligence Artificielle

Langues

Français
Anglais