Extraction de relations complexes et d'événements few-shot à partir de texte appliquée à la littérature scientifique
L'extraction d'information à partir de textes, qui se rattache plus généralement au traitement automatique des langues, a fait l'objet de travaux depuis de nombreuses années centrées sur la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de relations entre ces entités et pour sa partie la plus complexe, celle d'événements, qui prend la forme d'une tâche de remplissage de formulaires (templates) prédéfinis à partir de textes. Dans ce contexte, l'objectif de la thèse est de concevoir, développer et évaluer des modèles d'extraction d'événements opérant sur des articles scientifiques, un événement pouvant correspondre dans ce contexte à un ensemble d'entités et de relations caractérisant par exemple une expérience ou une réaction chimique. De plus, ces modèles devront pouvoir être définis à partir d'un ensemble très restreint de données annotées afin de s'adapter rapidement à un nouveau domaine scientifique.
Sur le plan méthodologique, la thèse proposée cherche à dépasser la tendance que l'on pourrait qualifier de presque naturelle dans le contexte actuel à se tourner vers les grands modèles de langue génératifs (LLM) en défendant l'idée d'une synergie possible entre LLM et modèles plus petits de type encodeur dans un contexte few-shot, synergie dans laquelle les premiers permettent, grâce à la génération de données et d'annotations synthétiques, de construire les ressources permettant de mettre en œuvre les seconds par le biais de mécanismes de préentraînement. La thèse prendra place dans le contexte du projet AIKO de l’agence de programmes numérique, focalisé sur l'extraction de connaissances à partir de publications scientifiques.
Croissance matériaux chalcogénures FerroMagnétiques 2D pour la spintronique
Les matériaux chalcogénures, notamment les alliages Ge-Sb-Te (GST), sont essentiels pour les mémoires à
changement de phase (PCMs). Bien que performantes, ces mémoires consomment beaucoup d’énergie, ce
qui pousse à explorer des solutions alternatives. Les alliages GST offrent des opportunités uniques dans le
domaine de la spin-orbitronique comme matériau d'interconversion spin-charge ou comme source de courant polarisé en spin. Les alliages ferromagnétiques 2D comme les alliages Fe-Ge-Te ou Ge-Mn-Te offrent des pistes prometteuses comme sources de courant de spin pour de nouveaux types de mémoires plus efficaces. Pour une injection de spin efficace, on recherche un matériau qui non seulement présente une température de Curie (TC) élevée et une polarisation de spin importante, mais qui est parfaitement compatible à la technologie CMOS existante à base de silicium.
Cette thèse a pour but de développer et de maîtriser de manière industrielle sur substrat Si 300 mm, la croissance par épitaxie van der Waals dans des bâtis de pulvérisation cathodique industriels de films ferromagnétiques 2D basés sur les alliages FenGe(Ga)Te2 (n=3, 5) ou Ge1-xMnxTe afin par exemple de les intégrer in situ avec des couches de chalcogénures d’interconversion spin-charge telles que les couches ferroélectriques (a-GeTe(111)) ou des isolants topologiques (Bi2-xSb2Te3).
Architecture d'un système de tomoscintigraphie préclinique
L’imagerie médicale est une source majeure d’innovations offrant un potentiel remarquable pour relever les nouveaux défis posés par la médecine de précision. En particulier les approches théranostiques, mêlant diagnostic et thérapie peuvent être personnalisées pour chaque patient.
Dans ce cadre, le CEA-Leti propose un sujet de thèse visant à développer un imageur tomoscintigraphique préclinique dédié, capable de fournir les performances requises pour le développement de nouveaux radiopharmaceutiques (spectrométrie, résolution spatiale et sensibilité élevée). Le laboratoire dispose en effet d’une expertise reconnue dans les détecteurs semi-conducteurs à base de CZT (Tellurure de Cadmium-Zinc) qui offrent une meilleure résolution spatiale et énergétique que les scintillateurs utilisés dans la plupart des systèmes actuels. Ces détecteurs ouvrent de nouvelles perspectives pour l’imagerie d’émission, telles que l'exploitation de l'imagerie Compton, l'imagerie multi-isotopique et le gain en contraste.
Le ou la candidate aura a prendre en charge :
1. L'étude de l'état de l'art en imagerie tomoscintigraphique préclinique pour participer à la spécification système et aider à définir une architecture de système.
2. La simulation de l'architecture par Monte-Carlo et l'optimisation des paramètres libres.
3. La conception et la fabrication d'un prototype avec l'aide de l'équipe d'ingénieurs.
4. Le test et la validation en imagerie, en utilisant les logiciels d'acquisition et reconstruction fournis par l'équipe.
Le doctorat se déroulera au sein d'un laboratoire d'instrumentation équipé en électroniques, détecteurs, mécaniques de motorisation, sources, logiciels d'acquisition, traitement et reconstruction. Le ou la doctorante collaborera avec le centre clinique et préclinique de l'hôpital d'Orsay pour conduire des tests d'imagerie sur fantômes et animaux.
Développement soutenable de circuits et systèmes numériques : Prise en compte des limites planétaires
Les développements technologiques dans le secteur de l’électronique connaissent une croissance rapide, accompagnée d’un intérêt accru pour la prise en compte de leurs impacts environnementaux. Toutefois, les approches actuelles restent majoritairement centrées sur des réductions relatives des impacts (efficacité énergétique, optimisation des ressources), sans garantir une compatibilité réelle avec les limites planétaires. Dans ce contexte, la notion de soutenabilité absolue apparaît comme un cadre indispensable pour orienter les futurs développements des systèmes électroniques.
La thèse s’attaque à plusieurs défis scientifiques majeurs : comment identifier, pour le secteur électronique, des capacités de charge et des principes de partage, notions de base de la soutenabilité absolue, déclinables jusqu’aux niveaux des systèmes numériques et des circuits intégrés ? Comment intégrer concrètement les limites planétaires dans la conception de systèmes et circuits ?
L’objectif principal de cette thèse est de passer d’une logique de réduction relative des impacts environnementaux à une conception compatible avec les limites planétaires. Elle vise à définir des scénarios socio-techniques permettant d’identifier des principes de partage, à réaliser la première analyse de cycle de vie absolue d’un système numérique, et à proposer la première conception d’un circuit fondée sur des limites absolues, ouvrant la voie à un développement réellement soutenable de l’électronique.
DevOps piloté par les modèles pour l'orchestration cloud : Relier les garanties de conception et d'exécution
L'ingénierie dirigée par les modèles (MDE) repose traditionnellement sur une séparation nette entre conception et exécution, mais cette frontière ne tient plus dans les environnements cloud natifs et edge actuels, où les infrastructures sont hétérogènes, dynamiques et en constante évolution. Les hypothèses validées à la conception peuvent devenir invalides à l'exécution, et les plateformes d'orchestration modernes comme Kubernetes ou OpenStack, bien qu'efficaces, restent faiblement connectées aux environnements de modélisation architecturale. Il en résulte un écart structurel entre la spécification architecturale et le comportement opérationnel réel. Pour combler ce fossé, cette thèse propose de développer un cadre formel de modélisation des contraintes de placement sur des plateformes d'orchestration hétérogènes, en assurant une continuité entre la validation à la conception et les garanties à l'exécution. Ce cadre élèverait les contraintes de placement — localité des ressources, affinité, latence réseau, isolation sécurité, objectifs de qualité de service — au rang de construits de modélisation de premier ordre. À la conception, il permettrait une analyse statique de faisabilité et la génération automatisée d'artefacts de déploiement ; à l'exécution, il assurerait une surveillance continue de la conformité et une reconfiguration adaptative en cas de violation. Les contributions attendues incluent un langage formel de modélisation, des transformations bidirectionnelles entre modèles de conception et représentations d'exécution, ainsi qu'une intégration avec l'outillage Papyrus. L'objectif final est de garantir que l'intention architecturale reste cohérente et vérifiable tout au long du cycle de vie du système, de sa conception jusqu'à son exploitation en production.
Résonateurs acoustiques exploitant des modes isolés topologiquement
Les références de temps sont des fonctions critiques pour les systèmes électroniques. Elles permettent en effet la synchronisation des signaux, que ce soit à l'échelle d'une puce ou lors de transfert de données sans fil. Ces références de temps sont basées sur des oscillateurs délivrant une fréquence la plus stable possible. La référence en la matière restent les résonateurs à quartz, qui sont néanmoins volumineux et ne peuvent donc pas être intégrés dans une puce. La recherche cherche donc à l'heure actuelle toujours à miniaturiser des résonateurs capables de fournir des coefficients de qualité élevés (> 10,000), idéalement à des fréquences de plusieurs GHz. Une des contraintes est d'être capable de confiner les vibrations dans des structures microniques afin de les rendre insensibles aux perturbations extérieures. Récemment est apparu le domaine de l'acoustique topologique, qui a permis de démontrer que des ondes élastiques pouvaient être confinées dans de très petits volumes, à l'interface entre des structures périodiques, et que des coefficients de qualité très élevés ont pu être atteints.
Cette thèse porte sur l'exploitation de modes ainsi protégés topologiquement dans des microstructures piézoélectriques, en vue de démontrer de nouveaux types de résonateurs possédant des coefficients de qualité élevés, pouvant trouver des applications aussi bien dans des oscillateurs que dans des systèmes de capteurs ou dans des circuits de filtres. Le candidat pourra tirer parti du savoir faire du CEA Leti dans la conception et la fabrication de résonateurs piézoélectriques. La thèse s'inscrit dans le contexte d'une collaboration internationale avec des laboratoires académiques renommés dans le sujet (Politecnico di Milano, Imperial College, Institut FEMTO-ST), ainsi qu'avec des partenaires industriels.
Le candidat s'intéressera à la modélisation et à la conception de structures dans lesquelles des modes isolés topologiquement peuvent exister, en combinant des modélisations par éléments finis et des modèles numériques approchés, mais plus simples à exploiter systématiquement. Il sera en charge de fabriquer des démonstrateurs, en lien avec les plateformes technologiques du CEA-Leti et des équipes dédiés à l'intégration et à la fabrication. Enfin, il assurera le test et l'évaluation des objets réalisés.
Apprentissage multimodal distribué pour la localisation et la classification coopératives de sources acoustiques
Dans de nombreux environnements complexes, tels que les sites industriels, bâtiments sinistrés, espaces publics, il est nécessaire de détecter et localiser automatiquement des événements sonores (chutes, alarmes, voix, pannes mécaniques). Les plateformes mobiles équipés de caméras et de microphones constituent une solution prometteuse, mais une seule plateforme reste limité : son réseau de microphone donne une direction approximative vers la source, mais pas une position précise dans l'espace, et sa caméra peut être obstruée. Ce sujet propose d'étudier comment des multi-plateformes, chacune portant une unité audio-visuelle calibrée, peuvent collaborer pour localiser et classifier ces événements en 3D. Chaque plateforme analyse ses propres observations audio-visuelles et partage une estimation de la direction de la source avec ses voisines ; le réseau combine ensuite ces estimations pour reconstruire la position de l'événement et l'identifier. Les résultats attendus sont un système de localisation coopérative robuste aux occultations et aux défaillances partielles.
Mémoire à chalcogénures à haute endurance pour l'IA de nouvelle génération
Découvrez une opportunité de thèse unique où vous plongerez au cœur de l’innovation en technologies mémoire. Vous développerez une expertise pointue dans des domaines tels que la caractérisation électrique et la compréhension des phénomènes de dégradation des mémoires à chalcogénures.
En rejoignant nos équipes multidisciplinaires, vous jouerez un rôle clé dans l’étude et l’amélioration de l’endurance des dispositifs Phase-Change Memory (PCM) et Threshold Change Memory (TCM), deux technologies prometteuses pour les applications d’intelligence artificielle à haute performance. Vous serez impliqué(e) dans des projets innovants mêlant rigueur scientifique et recherche appliquée sur des dispositifs à l’échelle nanométrique, en interaction directe avec un autre thésard du CEA, qui réalise les analyses physico-chimiques avancées (TEM) pour étudier les phénomènes de dégradation.
Vous aurez l’opportunité de contribuer activement à des missions, telles que :
· La caractérisation électrique de dispositifs PCM et TCM afin d’analyser la dégradation liée au cyclage
· Le développement et l’évaluation de protocoles de programmation innovants pour repousser les limites d’endurance
· La proposition de solutions pour améliorer la fiabilité et les performances des mémoires de nouvelle génération
· La collaboration et l’échange régulier avec le thésard du CEA pour interpréter les résultats TEM et en tirer des conclusions sur les mécanismes de dégradation
Transmission de puissance sans fil ultra basse fréquence pour l’alimentation de capteurs
Les technologies de transmission de puissance sans fil (TPSF) sont en pleine expansion, notamment pour la recharge sans fil des appareils électroniques de tous les jours mais aussi pour l’alimentation de nœuds de capteur communicants sans fil. Toutefois, leurs portées de transmission restent encore limitées et la haute fréquence de fonctionnement généralement utilisée interdit toute transmission d’énergie en présence ou à travers les milieux conducteurs (parois métalliques ou eau de mer). Cet aspect limite leur adoption en milieux complexes (industriels, bio-médicaux, ...). La technologie ultra basse-fréquence que notre laboratoire étudie est basée sur un système électromécanique récepteur comprenant une bobine et un aimant mis en mouvement par un champ magnétique émis à distance. Le but de la thèse consistera à proposer et développer des nouveaux concepts ultra basse-fréquence pour augmenter la portée de transmission tout en conservant des densités de puissance suffisantes pour l’alimentation de systèmes de capteurs. La thèse consistera donc à étudier, concevoir, optimiser et tester les performances de nouvelles topologies (forme du champ émetteur, géométries et matériaux du récepteur…). Le candidat sera amené à développer des modèles analytiques et numériques pour identifier les paramètres d’influence du système et comparer ses performances à la littérature (portées, densités de puissance, sensibilité à l’orientation). De plus, le candidat pourra proposer, développer et tester des électroniques de conversion d’énergie innovantes adaptées, côté émetteur et/ou récepteur pour étudier leurs impacts sur les performances du système. Une optimisation conjointe du système électromécanique et de son électronique associée pourra mener à la réalisation d’un système complet de transmission de puissance sans fil performant. Un profil pluridisciplinaire orienté physique et mécatronique est recherché pour cette thèse. En plus de solides bases théoriques, le doctorant devra posséder des capacités à travailler en équipe et une aptitude à l’expérimentation. Le doctorant sera intégré au Département Systèmes du CEA-Leti, au sein d’une équipe de chercheurs possédant de fortes compétences sur le développement et l’optimisation de systèmes électroniques et mécatroniques alliant des solutions innovantes pour la récupération d’énergie, la transmission de puissance sans fil, l’électronique basse consommation et l’intégration de capteurs pour le développement de systèmes autonomes.
Mécanismes d’apprentissage pour la détection de comportements anormaux dans les systèmes embarqués
Les systèmes embarqués sont de plus en plus utilisés dans des infrastructures critiques (e.g. réseau de production d’énergie) et sont donc des cibles d’attaques privilégiées pour des acteurs malicieux. L’utilisation de systèmes de détection d’intrusion (IDS) analysant dynamiquement l’état du système devient nécessaire pour détecter une attaque avant que ses impacts ne deviennent dommageables.
Les IDS qui nous intéresse sont basés sur des méthodes de détection d’anomalie par machine learning et permettent d’apprendre le comportement normal d’un système et de lever une alerte à la moindre déviation. Cependant l’apprentissage du comportement normal par le modèle est fait une seule fois en amont sur un jeu de données statique, alors même que les systèmes embarqués considérés peuvent évoluer dans le temps avec des mises à jour affectant leur comportement nominal ou l’ajout de nouveaux comportements jugés légitimes.
Le sujet de cette thèse porte donc sur l’étude des mécanismes de réapprentissage pour les modèles de détection d’anomalie pour mettre à jour la connaissance du comportement normal par le modèle sans perdre d’information sur sa connaissance antérieure. D’autres paradigmes d’apprentissage, comme l’apprentissage par renforcement ou l’apprentissage fédéré, pourront aussi être étudiés pour améliorer les performances des IDS et permettre l’apprentissage à partir du comportement de plusieurs systèmes.