Programme doctoral Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences)
Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences) est un programme doctoral porté par l’Université PSL. 26 contrats doctoraux aux interfaces de l’intelligence artificielle ou du traitement des données massives, seront cofinancés sur 2 rentrées doctorales. AI4theSciences est soutenu et cofinancé par le programme européen Horizon 2020 - Marie Skłodowska-Curie Actions-COFUND.
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.
Initié en octobre 2020, AI4theSciences durera cinq ans, et comptera deux rentrées doctorales, en septembre 2021 et septembre 2022. En plus des formations propres à chaque bourse doctorale, un programme de formations et d’événements spécifiques verra le jour : en complément des activités de l’école doctorale de leur discipline, les lauréates et lauréats du programme seront 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 etc. lors de séminaires hebdomadaires et de conférences.
Chaque doctorant bénéficiera d’une double supervision : un directeur de thèse, chercheur de PSL spécialiste de sa discipline, et un co-encadrement réalisé par un spécialiste des techniques d’IA ou des 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.
Artificial Intelligence for the Sciences est l’une des initiatives qui contribue à renforcer la recherche de PSL sur un enjeu crucial de notre siècle.
L’Intelligence artificielle à PSL
Membre fondateur de PR[A]IRIE et de l’unité ELLIS Paris, PSL est à la pointe des techniques mathématiques et informatiques 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. Celles-ci irriguent d’ores et déjà nos laboratoires de physique, chimie, astrophysique, biologie, sciences cognitives, sciences sociales, économie, finance, humanités, etc. mais également dans nos formations de master et de doctorat, et à travers de nombreuses actions de formation pluridisciplinaires organisées par le Programme transverse DATA. Venir à PSL, c’est bénéficier de cet écosystème exceptionnel dans l’une des toutes premières Universités mondiales.
Calendrier du projet
Calendrier de sélection de la première cohorte
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Début |
Fin |
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Appel à sujets (PSL et partenaires) |
Juin 2020 |
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Vérification éligibilité |
19 octobre 2020 |
16 novembre 2020 |
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Appel à candidatures auprès des étudiants |
17 novembre 2020 |
26 février 2021 |
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Sélection des auditionnés |
15 mars 2021 |
9 avril 2021 |
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Auditions et sélection des lauréats |
1er juin 2021 |
25 juin 2021 |
En cas de sélection, la thèse débute en septembre 2021. En cas de contrainte administrative (e.g. liée à l’obtention d’un visa), un report pourra être envisagé.
La même procédure sera mise en place pour la seconde cohorte avec une rentrée prévue en septembre 2022.
Appel à sujets de thèse COFUND
Première étape du projet, AI4theSciences a débuté avec un appel à projets de thèse, lancé auprès des équipes scientifiques de la communauté PSL.
Clos le 16 octobre, les projets de thèse déposés ont été évalués par les membres de l'Executive Board, au regard des critères suivants :
- Dimension interdisciplinaire du projet, garanti par une double supervision des projets de thèse (un superviseur spécialiste de l’IA, un superviseur spécialiste d’une autre discipline)
- Dimension internationale, par exemple avec des partenariats internationaux permettant un accueil du doctorant durant sa thèse, des collaborations à venir, etc.
- Dimension intersectorielle (non-académique), en lien avec les besoins futurs des secteurs d’activités concernés
- Intérêt et pertinence du projet dans le champ de recherche concerné
- Faisabilité du projet dans les 3 ans alloués
Les projets éligibles sont publiés sur Euraxess dans le cadre d’un appel à candidatures ouvert aux candidats (novembre 2020-février 2021).
Le second appel à sujets de thèse sera lancé en mai 2021 pour la rentrée de septembre 2022.
Appel à candidatures (en cours, clôture le 26-02-2021)
Les candidatures sur les projets de thèse sont ouvertes du 17 novembre 2020 au 26 février 2021, sur le site Euraxess et sur PSL recrutement. Les lauréats commenceront leur doctorat à la rentrée 2021.
Critères d’éligibilité
- Les candidats doivent disposer d’un diplôme de Master (ou être en cours d’obtention de ce diplôme) ou avoir un diplôme universitaire reconnu équivalent à un diplôme européen de Master (sanctionnant une durée de 5 ans d’études) à la date de fin de l’appel ;
- Aucun critère lié à l’âge et à la nationalité ne s’applique mais les candidats doivent respecter la « règle de mobilité » MSCA : ils ne doivent pas avoir vécu ou suivi leurs études plus de 12 mois en France, entre le 27 février 2018 et 26 février 2021.
- Les candidats doivent être disponibles pour un démarrage du programme en septembre 2021
Documents à fournir par les candidates et candidats dans leur dossier de candidature :
- Une traduction anglaise de leur diplôme de Master (ou d’un diplôme équivalent sanctionnant 5 années d’études supérieures). Une copie du diplôme de Master ou une attestation temporaire seront demandées au moment de l’inscription définitive.
- Un CV international et une lettre de motivation exposant les raisons amenant le candidat à entreprendre un doctorat, à postuler à une offre du programme AI4theSciences et précisant ses projets professionnels
- Deux lettres de référence préparées par des universitaires
- Une lettre de déclaration concernant les règles de mobilité, la disponibilité et les conflits d’intérêt, dûment signée par le candidat (téléchargeable dans le Guide for applicants)
Sélection des candidatures
Pour la rentrée 2021, 15 bourses doctorales, sur les 23 sujets listés ci-dessous, seront cofinancées.
La sélection des futurs doctorantes et doctorants du programme se déroulera de mars à juin 2021 en deux temps :
- Sélection sur dossier du 15 mars 2021 au 9 avril 2021 (round 1)
- Audition des candidates et candidats du 1er juin au 25 juin 2021 (L’ensemble des candidates et candidats sera contacté courant avril 2021)
L’excellence des candidats, principe essentiel des projets Horizon 2020-MSCA, permettra de sélectionner les 15 projets de thèse sur les 23 proposés dans l’appel. Sur les 23 projets ouverts aux candidatures, 9 projets ne seront donc pas financés mais pourront être proposés lors du second appel à candidatures AI4theSciences qui débutera en mai 2021.
Les 23 projets de thèse ouverts aux candidatures
- Projet de thèse 1 : Transfer learning in biomechanics: high-dimensional transfer learning for personalized biomechanical modeling in surgery planning - application to anterior-cruciate ligament reconstruction (Mines Paris - PSL)
- Projet de thèse 2 : AI-supported optimisation of multi-actor energy systems enhanced with privacy & confidentiality preserving data sharing (Mines Paris - PSL)
- Projet de thèse 3 : Advanced methods for enhancing interpretability of AI tools with application to the energy sector (Mines Paris - PSL)
- Projet de thèse 4 : Breaking the curse of high-dimensional PDE’S and applications to mathematical finance (Université Paris Dauphine - PSL)
- Projet de thèse 5 : Dark energy studies with the Vera Rubin Observatory LSST & Euclid - Developing a combined cosmic shear analysis with Bayesian neural networks (Observatoire de Paris - PSL)
- Projet de thèse 6 : The politics of coding (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 7 : Physics-Informed Machine Learning in the context of seismic imaging (Mines Paris - PSL)
- Projet de thèse 8 : Physically Informed Machine Leaning for controlling unruptured intracranial aneurysms (Mines Paris - PSL)
- Projet de thèse 9 : LIterary Success, Style and Artificial Intelligence (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 10 : Towards neuromorphic computing on quantum many-body architectures (ESPCI Paris - PSL)
- Projet de thèse 11 : 3DMorphEmbryo: AI-assisted reconstruction of 3D human embryo morphology from 2D medical images to improve the prediction of its development potential (Collège de France)
- Projet de thèse 12 : Data-driven Enzyme Evolution (ESPCI Paris - PSL)
- Projet de thèse 13 : Machine learning for origin of life in the RNA world (ESPCI Paris - PSL)
- Projet de thèse 14 : Artificial Intelligence for Seismic Hazard Monitoring with InSAR (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 15 : Impact of human cognitive traits on financial market formation (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 16 : Creating AI/ML techniques to enhance mechanistic eco-evolutionary computer simulations (Ecole Normale Supérieure - ENS)
- Projet de thèse 17 : 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)
- Projet de thèse 18 : Artificial Intelligence to Decode the Genomic Replication Programme of Human Cells (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 19 : Learning dynamics in biological and artificial neural networks (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 20 : Unsupervized learning of causal graphical models from time-resolved cell biology data (Institut Curie)
- Projet de thèse 21 : Finding and classifying transient patterns to predict from EEG the depth of anesthesia (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 22 : A computational and artificial Intelligence approach for studying dolphin communication (Ecole Normale Supérieure - PSL)
- Projet de thèse 23 : Machine Learning for biodiversity monitoring (EPHE - PSL)
La gouvernance du programme Artificial Intelligence for the Sciences
La Management Team est composée de Bruno Bouchard, Coordinateur scientifique du projet et de la Chargée de projet, Diane Gabeloteau. La chargée de projet est le contact direct pour toute question relative au projet.
L’Executive Board est une institution paritaire composée de 6 chercheurs choisis par PSL ainsi que du Coordinateur scientifique de projet, Bruno Bouchard, et du Vice-Président en charge de la Recherche et de la Formation Graduée de PSL. Ses membres disposent d’une expertise dans les applications techniques de l’IA et reflètent un large éventail disciplinaire.
Choisis au vu de leur expertise dans le domaine de la recherche ou du secteur privé ainsi que leur connaissance des questions liées aux techniques et applications de l’IA, les membres de l’EB sont : Jamal Atif, Chloé-Agathe Azencott, Giulio Biroli, Hubert Bost, Eric Brousseau, Sharon Peperkamp, Anne-Marie Turcan.
Les missions de l’EB sont multiples :
- Vérifier l’éligibilité scientifique des projets déposés dans le cadre des deux appels à sujets de thèse
- S’assurer de la conformité des sujets déposés avec les thématiques du Cofund ainsi que de leur viabilité scientifique
- Proposer pour chaque appel à projets de thèse les membres du Selection Committee
- Approuver le budget annuel du COFUND
- Gérer les résolutions de conflits
Le Selection Committee regroupe 8 à 16 experts indépendants, reconnus pour leurs travaux en lien avec l’IA et représentant de la variété des sujets déposés. Il est composé de 50% de membres de PSL, 25% d’académiques externes à PSL et 25% d’experts venant du privé.
Le Selection Committee est responsable du recrutement des doctorants, prévu en deux rounds : un round 1 de pré-sélection, basé sur l’évaluation des dossiers de candidature et un round 2 de sélection, basé sur des entretiens avec les candidats. Le Selection Committee établira une liste unique de classement des 15 étudiants sélectionnés ainsi que la liste d’attente. C’est par cette liste que les projets verront ou non le jour.
Il est composé de :
- Alexandre Allauzen
- Silke Biermann
- Isabelle Bloch
- François Boulanger
- Justine Cassel
- Jean-Michel Dalle
- Romuald Elie
- Rémi Monasson
- Anne Siegel
Le Committee on Safeguards est composé de Nacera Boujnane, Directrice des Ressources Humaines de PSL, d’un doctorant élu, de 2 membres du Comité d’intégrité scientifique de PSL.
Le Committee on Safeguards est garant avec l’Executive Board de l’impartialité du projet et du respect des règles éthiques. Il se réunit lorsque nécessaire et prend en charge les procédures d’appel déposées par les candidats durant les phases de pré-sélection et de sélection.
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.
