Thèse Intelligence artificielle coopétitive, outil de prospection

Description de la mission

Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse sur la : “ Intelligences articielles coopétitives, outil de prospection pour de futurs réseaux durables “.

Contexte global et problématique du sujet
La transition numérique impacte tous les secteurs économiques et en particulier le métier d’opérateur, avec la fragmentation technique des réseaux (Cloud RAN, edge computing…), la fragmentation des acteurs du réseau (Towercos, réseaux privés, réseaux multi-acteurs…), et la future génération de réseaux (smart networks, 6G…). En parallèle, la transition environnementale nous conduit vers une comptabilité à plusieurs dimensions : financière, carbones, ressources critiques. Dans un tel contexte les enjeux prospectifs d’un acteur font rapidement appels à des systèmes très complexes. Dans le même temps l’intelligence artificielle nous aide de plus en plus à rationaliser certaines décisions mais son utilisation n’est, elle, hélas pas toujours rationalisée et ses conditions optimales d’utilisation restent donc à définir.

Objectif scientifique – résultats et verrous à lever
L’objet de la thèse est de définir les conditions optimales d’utilisation d’IA pour des scénarios prospectifs que ce soit en terme de performance mais surtout en terme d’exploitabilité des résultats (granularité, explicabilité,…) . Ces travaux seront menés à travers plusieurs “jeux” prospectifs concernant les enjeux climatiques (AI4GCC, IRIS) puis réseaux & climat (à co-construire).
Le premier verrou tient à la co-définition du problème et de sa solution : Le candidat s’attachera à définir les limites techniques de l’environnement d’entrainement afin que le jeu ait une solution trouvable via des méthodes d’apprentissage automatique (initialement apprentissage par renforcement) tout en garantissant une exploitabilité des résultats. Une attention sera aussi portée à la possibilité de prédire le cout d’entrainement en fonction de paramètres définissants l’environnement d’entrainement (e.g. Nb d’actions par agent, nb d’agents, nb de modules de l’environnement.
Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
Vous vous sentez prêt à explorer un domaine nouveau en plein essor. Sensible aux enjeux de transition environnementale, vous avez une bonne culture générale sur le sujet. Vous souhaitez aussi explorer ce que l’intelligence artificielle peut apporter dans la résolution de problématiques futures et les limites d’un tel outil.
Votre esprit de synthèse est l’une de vos forces, et vous aimez comprendre le monde qui vous entoure par les mathématiques. Vous êtes capable d’analyser les avantages et inconvénients d’une modélisation mathématique, et savez utiliser les outils informatiques appropriés pour l’exploiter. Vous savez analyser des données pour comprendre les principales dynamiques d’un système complexe.
Vous êtes autonome et rigoureux. Vous savez documenter vos travaux de manière méthodique et systématique. Vous avez une grande capacité à absorber une large quantité d’information pour en extraire une synthèse et identifier les sources les plus pertinentes. Vous êtes à l’aise avec la rédaction, aussi bien en français qu’en anglais, et avez de bonnes capacités de communication.

Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique …)
De formation supérieure, grande école ou université, vous avez une solide compétence en intelligence artificielle et en modélisation mathématique. Des connaissances en “ game design ” ou en simulation sont appréciées. Une connaissance des architectures des réseaux fixes et mobiles serait un plus.

Expériences souhaitées (stages, …)
Poussé par votre envie de contribuer aux enjeux prospectifs, vous avec une première expérience en intelligence artificielle et en création d’environnement de simulation. Une expérience d’immersion dans une équipe de recherche serait un plus.