Programme Data

La production et la collecte de données massives, alliées aux progrès des capacités de stockage, d’analyse et de traitement, ont ouvert des perspectives scientifiques inédites dans de nombreuses disciplines, comme par exemple les sciences du vivant, les sciences cognitives, l’astrophysique, la sociologie quantitative.
Le programme tranverse DATA fédère la formation de PSL en IA et aux interfaces des autres disciplines scientifiques.
Grâce à la richesse scientifique de PSL en IA et dans les autres disciplines scientifiques et son implication dans l’institut PRAIRIE, le programme transverse DATA propose une formation d’excellence en IA pour tous les profils.

Le programme DATA en un clin d'oeil

Formations

Pour les étudiantes et étudiants en mathématique, informatique ou sciences cognitives

Pour les étudiantes et étudiants venant d'autres majeures

Si vous suivez un master d’une majeur autre que mathématiques et informatique et vous voulez inclure l’IA dans votre formation, le programme transverse propose une formation en 2 temps :

 

Formation continue

Pour les professionnelles/professionnels

Executive Master statistiques et big data
Executive Master Intelligence Artificielle et Science des Données
Certificat Data Sciences
Certificat 4.0

Cycle de conférences

 

COFUND : Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences)

Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences) est un programme de cofinancement de 26 bourses doctorales porté par PSL initié en 2020 pour cinq ans. Il est soutenu par le très sélectif programme européen de soutien à la recherche Horizon 2020 (Marie Skłodowska-Curie Actions-COFUND), qui cofinance ces bourses.

Résolument ouvert à l’international, ce projet unique et structurant a vocation à créer une communauté de recherche issue de multiples laboratoires et établissements de PSL, rejoint par une dizaine de partenaires privés et publics. AI4theSciences est l’une des initiatives PSL qui contribue à renforcer la recherche de PSL sur un enjeu crucial de notre siècle. Il bénéficie d’un écosystème particulièrement utile et évolutif pour les doctorantes et doctorants du programme et plus largement pour la communauté de recherche PSL.

Toutes les disciplines sont éligibles à un cofinancement (physique, chimie, histoire, économie, etc.), dès lors que la thèse fait appel à des techniques d’intelligence artificielle ou de traitement de données massives. En plus des formations propres à chaque bourse doctorale, un programme de formations et d’événements spécifique verra le jour : formation initiale sur l’IA/big data, séminaires, conférences, etc. Chaque doctorant bénéficiera d’une double supervision par composée d'une/un directrice/directeur de thèse PSL, spécialiste de sa discipline et d'une/un co-encadrant spécialiste des techniques d’intelligence artificielle ou de données massives (éventuellement issue/issu d’un laboratoire hors de PSL ou d’un partenaire privé).

Initié en 2020, AI4theSciences durera cinq ans, et comptera deux rentrées doctorales, en septembre 2021 et septembre 2022.

Un appel à projets de thèse COFUND en deux étapes :
  • Première étape : toutes les équipes scientifiques de la communauté PSL souhaitant superviser un doctorant sont invitées à soumettre à l'appel à projets de thèse AI4theSciences des propositions de sujets de thèses de deux pages. Il n’y a pas de limite au nombre de propositions de sujets de thèse par laboratoire.
  • Seconde étape : publications des projets de thèse sur Euraxess dans le cadre d’un appel à candidatures ouvert aux candidats (novembre 2020-février 2021). Les lauréats commenceront leur doctorat à la rentrée 2021. Ils devront respecter la « règle de mobilité » européenne : le doctorant devra avoir vécu moins de 12 mois en France entre fin février 2018 et fin février 2021. Toutefois il peut être français et avoir fait son Master 2 en France.

Contact

Responsable de formation :

Jamal Atif

Jamal.atif@dauphine.psl.eu


Appel à projets de thèse COFUND

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Contact

L'équipe projet est à votre écoute :
ai-for-the-sciences_team@psl.eu