Post-Doctorant F/H Post-doctorat en IA et Interaction Homme-Machine pour l'Exploration de Graph[...]

INRIA; Biot; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un poste de Post-doctorant en IA et Interaction Homme-Machine est proposé par une équipe de recherche au sein d'INRIA à Biot. Ce poste se concentre sur l'amélioration des processus d'analyse des données métabolomiques via l'exploration de graphes de connaissances, en développant des outils et méthodologies innovants.

Prestations

Restauration subventionnée

Transports publics remboursés partiellement

7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT

Possibilité de télétravail après 6 mois

Équipements professionnels à disposition

Prestations sociales, culturelles et sportives

Qualifications

• Compétences techniques requises en LLM et interfaces conversationnelles.
• Compétences additionnelles appréciées en visualisation de données.
• Expérience en interaction humain-machine est un plus.

Responsabilités

• Concevoir et développer une approche basée sur les LLMs pour interroger le graphe de connaissances.
• Mettre en œuvre des méthodes d'évaluation des résultats fournis par l'assistant.
• Développer des solutions d'interaction sur le graphe de connaissances.

Connaissances

LLM

Interfaces conversationnelles

Visualisation de données

Web sémantique

Interaction humain-machine

Description du poste

Post-Doctorant F/H Post-doctorat en IA et Interaction Homme-Machine pour l'Exploration de Graphes de Connaissances en Métabolomique, Biot

Contexte et atouts du poste

Ce poste est proposé au sein de l'équipe de recherche Wimmics (Inria, Université Côte d'Azur, CNRS, I3S), spécialisée dans les graphes de connaissances, l'intelligence artificielle et les technologies du Web. Ce post-doctorat s’inscrit dans le cadre du projet MetaboLinkAI ANR-SNF, qui vise à révolutionner les processus d’analyse et d’interprétation des données métabolomiques grâce à une approche pluridisciplinaire combinant un hub de graphe de connaissances complet (MetaKH) avec des techniques avancées d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML).

Les objectifs principaux du projet sont d’améliorer l’interrogation et l’accessibilité des données métabolomiques, d’accroître l’efficacité de la recherche et de stimuler la créativité dans ce domaine. Le projet ambitionne de dépasser les standards actuels en créant une base de connaissances encyclopédique et évolutive, en intégrant des approches d’IA avancées pour gérer les incertitudes des données expérimentales et en facilitant l’exploration et l’évaluation d’un plus large éventail d’hypothèses.

Dans ce cadre, nous nous concentrerons sur le développement de méthodologies et d’outils innovants, tels que des méthodes d’exploration de graphes, afin d’améliorer l’interaction avec les données, les capacités d’analyse et la représentation de l’incertitude. Une particularité essentielle des données métabolomiques (et donc de MetaKH) réside dans leur caractère incomplet, leur fiabilité variable et leur incertitude inhérente. Nous exploitons ici l’IA pour renforcer la complétude et la fiabilité du graphe de connaissances et pour mieux prendre en compte ces incertitudes.

Ce post-doctorat s'inscrit plus particulièrement dans le WP3.4, dont l'objectif est de développer un assistant de recherche en IA pour MetaKH. Il s'appuie sur les avancées récentes en IA générative, en compréhension du langage naturel et en intégration de graphes de connaissances. Une première version de cet assistant a été conçue et développée sous la forme d'un chatbot intuitif, facilitant l'interaction des chercheurs avec les données de métabolomique et le graphe de connaissances MetaKH. Ce chatbot permet d'interroger le graphe en langage naturel et d'affiner progressivement les recherches.

L'approche actuelle doit être étendue pour prendre en charge des requêtes multimodales et intégrer des outils de visualisation adaptés à la recherche en métabolomique. Par ailleurs, il est essentiel de définir des méthodes d'évaluation pertinentes afin de mesurer l'utilité et la valeur ajoutée de l'approche pour les utilisateurs. À terme, l'assistant évoluera vers une application web intégrant des mécanismes de retour dynamique, favorisant ainsi une amélioration continue grâce aux interactions des utilisateurs.

Mission confiée

La personne recrutée aura pour mission de concevoir et développer une approche basée sur les LLMs pour interroger le graphe de connaissances MetaKH, en proposant un accompagnement personnalisé ainsi que des solutions visuelles et textuelles adaptées aux besoins des utilisateurs. Elle sera également chargée de concevoir, mettre en œuvre et déployer des méthodes d'évaluation auprès des utilisateurs, afin d'analyser l'utilité et la fiabilité des résultats fournis par l'assistant, contribuant ainsi à l'amélioration des processus de prise de décision en métabolomique.

Les livrables attendus sont :

• Publication : Une approche exploitant les LLMs pour reproduire les méthodes des assistants de recherche.
• Publication : Une méthode d'évaluation des interfaces conversationnelles reposant sur les LLMs.
• Logiciel : Version stable du code source de l'assistant IA et de l'application web.

La personne recrutée sera en lien avec Aline MENIN et Marco WINCKLER pour les aspects liés aux interactions humain-machine et à la visualisation de données, ainsi qu’avec Fabien GANDON et Yousouf TAGHZOUTI pour les questions liées au Web Sémantique et aux LLMs.

Principales activités

Les activités prévues sont les suivantes :

• Développer des solutions d'interaction basées sur les technologies LLM pour supporter l’exploration du graphe de connaissances MetaKH.
• Développer des solutions pour enrichir l'exploration des données (par exemple, en combinant des informations provenant de sources multiples) afin de renforcer les processus décisionnels des experts en métabolomique.
• Étudier l’utilisation des données de provenance analytique pour optimiser le processus d’interrogation du graphe, en intégrant un retour dynamique prenant en compte l’historique des échanges et des interactions avec celui-ci.
• Proposer et implémenter des méthodes d'évaluation des solutions proposées auprès des utilisateurs finaux.
• Étudier des stratégies de transfert des connaissances scientifiques acquises dans le domaine de la métabolomique vers d'autres domaines d'application susceptibles d'en bénéficier.
• Participer à l'encadrement des stagiaires travaillant sur le projet MetaboLinkAI.
• Contribuer à la diffusion des résultats au sein de la communauté scientifique, notamment par des publications et la mise à disposition du logiciel développé.

Compétences

Compétences techniques et niveau requis : LLM, interfaces conversationnelles

Compétences additionnelles appréciées : visualisation de données, web sémantique, interaction humain-machine

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)