Programme doctoral Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences)

Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences) participe à l’essor d’une communauté de recherche interdisciplinaire issue de l’ensemble des laboratoires de PSL à la pointe de l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle dans leurs disciplines propres.

Membre fondateur du 3IA PR[A]IRIE et de l’unité ELLIS Paris, PSL est reconnue au plus haut niveau international pour ses travaux en mathématiques et informatique, au cœur de l’IA et du Machine Learning. C’est aussi un lieu privilégié pour le développement de ces technologies dans l’ensemble des disciplines scientifiques. Le programme doctoral AI4theSciences s’inscrit au cœur du Programme transverse DATA qui organise de nombreuses actions de formation pluridisciplinaire, mêlant spécialistes de l’IA et des disciplines d’application.

Le programme doctoral AI4theSciences

Initié en octobre 2020, AI4theSciences est un projet sur six ans comptant Trois rentrées doctorales : septembre 2021, septembre 2022 et septembre 2023. Le financement de 26 contrats doctoraux aux interfaces de l’intelligence artificielle ou du traitement des données massives est assuré sur trois cohortes. AI4theSciences est soutenu et cofinancé par le programme européen Horizon 2020 - Marie Skłodowska-Curie Actions-COFUND.

Au-delà des activités de l’école doctorale de leur discipline, les lauréates et lauréats du programme sont formés aux techniques de l’IA et du Machine Learning, à la rédaction d’articles de vulgarisation, à l’Open Science, à l’acquisition de compétences transverses non-académiques etc. lors de deux semaines de pré-rentrée dédiées, de séminaires hebdomadaires et de conférences organisés tout au long de la formation.

Chaque doctorant bénéficie d’une double supervision : un directeur de thèse, chercheur de PSL spécialiste de sa discipline, et un co-encadrant spécialiste des techniques d’IA ou de données massives - ce dernier pouvant être issu d’un laboratoire hors de PSL ou d’un partenaire privé situé en France ou en Europe. Les thèses sont ouvertes à toutes les disciplines de PSL (physique, chimie, histoire, économie, etc.), tant qu’elles font appel à des techniques d’intelligence artificielle ou de traitement de données massives.

Calendrier du projet COFUND AI4TheSciences

Calendrier de sélection de la troisième cohorte

Les thèses débuteront à la rentrée universitaire 2023 pour trois ans. En cas de contrainte administrative (e.g. liée à l’obtention d’un visa), un report pourra être envisagé.

Résultats de l’appel à projets 2020 : les projets de thèse retenus dans le cadre de la première cohorte et les lauréats

Projet de thèse 1 : "3DMorphEmbryo - AI-assisted reconstruction of 3D human embryo morphology from 2D medical images to improve the prediction of its development potential" (Collège de France). Alessandro Pasqui est encadré par Hervé Turlier (CIRB) et Bogdan Stanciulescu (CAOR - Centre de Robotique).

Projet de thèse 2 : "Advanced methods for enhancing interpretability of AI tools with application to the energy sector" (Mines Paris - PSL). Konstantinos Parginos est encadré par Georges Kariniotakis (Centre PERSEE Mines Paris - PSL) et Riccando Bessa (Center of Power and Energy Systems at INESC TEC).

Projet de thèse 3 : "Dark energy studies with the Vera Rubi Observatory LSST & Euclid - Developing a combined cosmic shear analysis with Bayesian neural networks" (Observatoire de Paris - PSL). Biswajit Biswas est encadré par Eric Aubourg (Laboratoire APC) et Junpeng Lao (Google Switzerland).

Projet de thèse 4 : "The politics of coding" (Ecole Normale Supérieure - PSL). Daniele Cavalli est encadré par J. Peter Burgess (République des Savoirs) et Jean-Gabriel Ganascia (LIP6, Sorbonne Université).

Projet de thèse 5 : "Physically Informed Machine Learning for controlling unruptured intracranial aneurysms" (Mines Paris - PSL). Pablo Jeken Rico est encadré par Elie Hachem (CEMEF) et Bruno Figliuzzi (Centre de Morphologie Mathématique).

Projet de thèse 6 : "Towards neuromorphic computing on quantum many-body architectures" (ESPCI - PSL). Melissa Alzate est encadrée par Lionel Aigouy (Laboratoire de Physique et d'Etudes des Matériaux) et Alexandre Zimmers (Laboratoire de Physique et d'Etudes des Matériaux).

Projet de thèse 7 : "Data-driven Enzyme Evolution" (ESPCI - PSL). Mats Van Tongeren est encadré par Yannick Rondelez (Gulliver Lab) et Olivier Rivoire (CIRB).

Projet de thèse 8 : "Machine learning for origin of life in the RNA world" (ESPCI - PSL). Francesco Calvanese est encadré par Philippe Nghe (UMR Chimie Biologie Innovation) et martin Weigt (LCQB, Sorbonne Université).

Projet de thèse 9 : "Impact of human cognitive traits on finacial market formation" (Ecole Normale Supérieure - PSL). Stefano Vrizzi est encadré par Boris Gutkin (LNC2) et Stefano Palminteri (LNC2).

Projet de thèse 10 : "Language Acquisition in Brains and Algorithms: towards a systematic tracking of the evolution of semantic representations in biological and artificial neural networks" (Ecole Normale Supérieure - PSL). Linnea Evanson est encadrée par Yves Boubenec (Laboratoire des Systèmes Perceptifs) et Pierre Bourdillon (Hôpital Fondation Adolphe Rothschild).

Projet de thèse 11 : "Artificial Intelligence to Decode the Genomic Replication Programme of Human Cells" (Ecole Normale Supérieure - PSL). Amir Hossein Zeraati Aliabadi est encadré par Olivier Hyrien (IBENS) et Benjamin Audit (LPENSL).

Projet de thèse 12 : "Learning dynamics in biological and artificial neural networks" (Ecole Normale Supérieure - PSL). Pierre Orhan est encadré par Yves Boubenec (Laboratoire des Systèmes Perceptifs) et Jena-Rémi King (Laboratoire des Systèmes Perceptifs, Facebook Artificial Intelligence Research).

Projet de thèse 13 : "Unsing vocal interactions to study syntax of dolphins acoustic communication (Ecole Normale Supérieure - ENS). Chiara Semenzin est encadré par German Sumbre (IBENS) et Gonzalo de Polavieja (Collective Behavior Lab, Champalimaud Foundantion).

Projet de thèse 14 : "Processing eDNA data into relevant indicators of ecosystem health and biodiversity monitoring (EPHE - PSL). Letizia Lamperti est encadrée par Stéphanie Manel (CEFE) et Loic Pellissier (ETH - WSL).

Résultats de l’appel à projets 2021 : les projets de thèse retenus dans le cadre de la deuxième cohorte et les lauréats

Projet de thèse 1 : “Transfert learning in biomechanics” (Mines Paris - PSL). Matteo Bastico est encadré par David Ryckelynck et Etienne Decencière.

Projet de thèse 2 : “Physics-informed Deep Learning for the Understanding of Mesostructure Effects on the Mechanical Failure of Reinforced Polymers" (Mines Paris - PSL). Guilherme Basso Della Mea est encadré par Lucien Laiarinandrasana et Petr Dokladal.

Projet de thèse 3 : "Artificial intelligence at the service of space astrometry. A new way to explore the solar system" (Observatoire de Paris). Giulio Quaglia est encadré par Valéry Lainey et Guillaume Tochon.

Projet de thèse 4 : "Artificial Intelligence for Seismic Hazard Monitoring with InSAR" (ENS-PSL). Negin Fouladi Moghaddam est encadrée par Romain Jolivet et Bertrand Rouet-Leduc.  

Projet de thèse 5 : "Whole genome sequencing and deep learning: estimating demographic and adaptive processes in range expansion scenarios" (EPHE - PSL).Alba Nieto Heredia est encadrée par Stefano Mona et Oscar Lao.

Projet de thèse 6 : "AI-based damage nucleation models assessed on big 4D data and micromechanical finite element simulations" (Mines Paris - PSL). Berjo Rijnders est encadré par François Willot et Thilo Morgeneyer.

Projet de thèse 7 : "EEG classification for comatose patients" (CNRS/ENS - PSL). Kevin Reynolds est encadré par David Holcman et Nathalie Kubis.

Projet de thèse 8 :  "Quantifying Uncertainties in Physics-Informed ML" (Mines Paris - PSL). Yuke Xie est encadré par Hervé Chauris et Nicolas Desassis.

Projet de thèse 9 : "Corporate Honorum. Massive Data Analysis of Careers in the Corporations" (Université Paris Dauphine - PSL). Yinglei Han est encadrée par Davide Colazzo et François-Xavier Dudouet. 

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska Curie grant agreement No945304.

La gouvernance du programme Artificial Intelligence for the Sciences

Présentation de l’esprit des actions MSCA-COFUND

Horizon 2020 est le programme de soutien à la recherche de l’Union européenne. Les financements Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) - COFUND d’Horizon 2020 visent à favoriser l'excellence dans la formation, la mobilité et le développement de carrière des chercheurs. Les projets financés ont un très haut niveau d’exigence en matière de transparence dans les processus de sélection, de recrutement et de suivi de la carrière des jeunes chercheurs lauréats.

Ils doivent proposer des conditions de travail attractives, et promouvoir l’équité des genres et l’inclusivité, pour une recherche d’excellence. Enfin, tous ces projets comptent des actions publiques et visent à informer le public des enjeux sociétaux de la recherche.

S’ils sont « bottom-up », les projets MSCA-COFUND doivent toujours respecter la règle des « 3i », et être interdisciplinaires, internationaux, et intersectoriels (liés au secteur non-académique). Les jeunes chercheurs sélectionnés doivent systématiquement respecter la « règle de mobilité » des MSCA, c’est-à-dire ne pas avoir vécu plus de 12 mois dans le pays du projet au cours des trois dernières années. Ceci vise à favoriser la mobilité européenne. Il n’y a en revanche pas de condition de nationalité.

Les partenaires du programme

Air Liquide, ArcelorMittal, Fondation Adolphe de Rothschild, Total

Axa Research Fund, FAIR et Google Switzerland.

Pour toute question, n’hésitez pas à contacter l’équipe à ai-for-the-sciences_team@psl.eu