Apprentissage Fédéré Robuste et Sécurisé
L’Apprentissage Fédéré (FL) permet à plusieurs clients d’entraîner ensemble un modèle global sans partager leurs données brutes. Bien que cette approche décentralisée soit particulièrement adaptée aux domaines sensibles à la vie privée, comme la santé ou la finance, elle n’est pas intrinsèquement sécurisée : les mises à jour de modèle peuvent révéler des informations privées, et des clients malveillants (Byzantins) peuvent corrompre l’apprentissage.
Pour faire face à ces défis, deux grandes stratégies sont employées : l’Agrégation Sécurisée, qui préserve la confidentialité en masquant les mises à jour individuelles, et l’Agrégation Robuste, qui filtre les contributions malveillantes. Cependant, ces objectifs peuvent entrer en conflit : les mécanismes de confidentialité peuvent masquer les signes de comportements malveillants, tandis que la robustesse peut nécessiter un accès à des informations sensibles.
De plus, la majorité des travaux se concentrent sur les attaques au niveau des modèles, négligeant les menaces au niveau du protocole, comme les délais de message ou les mises à jour perdues — des comportements fréquents dans des réseaux réels et asynchrones.
Cette thèse vise à explorer le compromis entre confidentialité et robustesse en FL, à identifier des modèles de sécurité réalistes, et à concevoir des protocoles pratiques, sûrs et robustes. L’approche combinera une analyse théorique des garanties possibles et une implémentation de prototypes s’appuyant sur des outils comme le calcul multipartite sécurisé, des primitives cryptographiques et la confidentialité différentielle.
Radiothérapie VHEE avec des faisceaux d'électrons issus d'un accélérateur laser-plasma
Les programmes de recherche menés au sein du Laboratoire Interactions et Dynamique des Lasers (Lidyl) du Commissariat à l’Énergie Atomique (CEA) visent à comprendre les processus fondamentaux impliqués dans les interactions lumière-matière et leurs applications. Au sein du CEA-LIDYL, le groupe Physique à Haute Intensité (PHI) étudie les interactions laser-matière à des intensités extrêmes, pour lesquelles la matière se transforme en plasma ultra-relativiste. À l'aide de la théorie, de simulations et d'expériences, les chercheurs développent et testent de nouveaux concepts pour contrôler l'interaction laser-plasma dans le but de produire de nouvelles sources d'électrons relativistes et de lumière attoseconde X-UV, pouvant avoir des applications en recherche fondamentale, médecine ou pour l'industrie.
En collaboration avec le Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), le groupe contribue fortement au développement du code WarpX utilisé pour la modélisation haute fidélité des interactions laser-matière. Il est également à l'origine de l'étude et du contrôle de composants optiques remarquables appelés "miroirs - plasma", qui peuvent être obtenus en focalisant un laser de forte puissance avec un contraste élevé sur une cible initialement solide. Au cours des cinq dernières années, le groupe PHI a développé des concepts fondamentaux exploitant les miroirs plasma pour manipuler la lumière extrême afin de repousser les frontières de la science à haut champ. L'un de ces concepts utilise les miroirs plasma comme injecteurs de haute charge pour augmenter la charge produite dans les accélérateurs laser-plasma (LPA) afin de permettre leur utilisation pour des études médicales, telles que la radiothérapie par électrons de très haute énergie (VHEE). Ce concept est mis en œuvre au CEA sur l'installation laser UHI100 100 TW en 2025 pour délivrer des faisceaux d'électrons de 100 MeV - 200 MeV avec 100 pC de charge/impulsion pour l'étude du dépôt à haut débit de dose d'électrons VHEE sur des échantillons biologiques.
Dans ce contexte, le doctorant utilisera notre outil de simulation WarpX pour optimiser les propriétés du faisceau d'électrons produit par les LPA pour les études VHEE (qualité du faisceau d'électrons et énergie finale). Il étudiera ensuite la manière dont le faisceau d'électrons des LPA dépose son énergie dans des échantillons d'eau (en tant que milieu biologique) à l'aide de Geant4. Cela permettra d'évaluer le dépôt de dose à un débit de dose très élevé et de développer de nouvelles techniques de dosimétrie pour les faisceaux d'électrons LPA VHEE. Enfin, la production et le devenir des espèces réactives de l'oxygène (ROS) dans l'eau seront étudiés à l'aide de la boîte à outils Geant4-DNA. Ce module dispose principalement de données tabulées à des énergies d'électrons inférieures à 10 MeV et nécessitera donc des mesures de la section transversale des processus d'ionisation de l'eau à partir d'expériences à 100 MeV. Ces mesures seront effectuées sur le laser UHI100 100 TW par le groupe DICO du CEA-LIDYL, en collaboration avec le groupe PHI.
Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques
Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu’ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée comme vecteur d’attaque.
Les approches MBSE permettent une modélisation rigoureuse du système, mais elles ne capturent pas toujours les liens explicites entre la Sureté [1] et Sécurité [2] ; les analyses de risques sont manuelles, longues et sujettes à erreurs. La complexité des systèmes modernes rend nécessaire l’automatisation de l’évaluation des compromis Sureté-Securité.
La modélisation MBSE conjointe sureté/sécurité a été largement abordé dans plusieurs travaux de recherche tels que [3], [4] et [5]. Le verrou scientifique de cette thèse consiste à utiliser l’IA pour automatiser et améliorer la qualité des analyses. Quel type d’IA devrons nous utiliser pour chaque étape d’analyse ? Comment détecter les conflits entre les exigences de sécurité et de sureté ? Quelle sont les critères pour évaluer l’apport de l’IA dans l’analyse conjointe sureté/sécurité…
Justification visuelle du raisonnement spatio-temporel dans les modèles multimodaux vision-langage
Les modèles vision-langage (VLMs) récents, comme BLIP, LLaVA et Qwen-VL, ont montré de bonnes performances sur des tâches multimodales, mais présentent encore des lacunes en raisonnement spatio-temporel. Les benchmarks actuels confondent souvent raisonnement visuel et connaissances générales, et ne sollicitent que peu de raisonnement complexe. De plus, ces modèles peinent à interpréter les relations spatiales fines et les scènes dynamiques, en raison d’une mauvaise exploitation des caractéristiques visuelles. Pour y remédier, des travaux récents (SpatialRGPT, SpaceVLLM, VPD, ST-VLM) ont introduit des innovations telles que l’intégration de graphes 3D, des requêtes spatio-temporelles ou l’apprentissage par instructions cinématiques. Cette thèse s’inscrit dans cette lignée en proposant une nouvelle approche pour améliorer le raisonnement spatio-temporel des VLMs grâce à des techniques avancées de représentation des données et d’architecture, avec des applications en robotique, analyse vidéo et compréhension d’environnements dynamiques.
Détection d'anomalies dans les vidéos adaptative et explicable
La détection d'anomalies dans les vidéos (VAD) vise à identifier automatiquement les événements inhabituels dans des séquences vidéo qui s’écartent des comportements normaux. Les méthodes existantes reposent souvent sur l'apprentissage One-Class ou faiblement supervisé : le premier n'utilise que des données normales pour l'entraînement, tandis que le second s'appuie sur des labels au niveau de la vidéo. Les récents progrès des modèles Vision-Langage (VLM) et des grands modèles de langage (LLM) ont permis d’améliorer à la fois les performances et l’explicabilité des systèmes VAD. Malgré des résultats prometteurs sur des jeux de données publics, plusieurs défis subsistent. La plupart des méthodes sont limitées à un seul domaine, ce qui entraîne une baisse de performance lorsqu'elles sont appliquées à de nouveaux jeux de données avec des définitions d’anomalies différentes. De plus, elles supposent que toutes les données d'entraînement sont disponibles dès le départ, ce qui est peu réaliste dans des contextes d’utilisation réels où les modèles doivent s’adapter continuellement à de nouvelles données. Peu d’approches explorent l’adaptation multimodale en utilisant des règles en langage naturel pour définir les événements normaux ou anormaux. Or, cela permettrait une mise à jour plus intuitive et flexible des systèmes VAD sans nécessiter de nouvelles vidéos.
Ce sujet de thèse a pour objectif de développer des méthodes de détection d’anomalies vidéo adaptables, capables de traiter de nouveaux domaines ou types d’anomalies en s’appuyant sur peu d’exemples vidéo et/ou des règles textuelles.
Les axes de recherche principaux seront les suivants :
• Adaptation interdomaines en VAD : améliorer la robustesse face aux écarts de domaine via une adaptation Few-Shot ;
• Apprentissage continu en VAD : enrichir le modèle en continu pour traiter de nouveaux types d’anomalies ;
• Apprentissage multimodal en Few-Shot : faciliter l’adaptation du modèle à l’aide de règles en langage naturel.
Un cadre théorique pour la conception et la réalisation de robots sériels modulaires et reconfigurables axés sur les tâches, en vue d'un déploiement rapide.
Les innovations qui ont donné naissance aux robots industriels remontent aux années soixante et soixante-dix. Elles ont permis un déploiement massif de robots industriels qui ont transformé les ateliers, du moins dans certains secteurs de l'industrie tels que la construction automobile et certaines chaînes de production de masse.
Néanmoins, ces robots ne répondent pas totalement à d’autres applications qui sont apparues et se sont développées dans des domaines tels que la recherche en laboratoire, la robotique spatiale, la robotique médicale, l'inspection et la maintenance, la robotique agricole, la robotique de service et, bien sûr, les humanoïdes. Un petit nombre de ces secteurs ont connu un déploiement et une commercialisation à grande échelle de systèmes robotiques, mais la plupart avancent de manière lente et incrémentale.
Une question que l’on peut se poser est de savoir à quoi cela est dû ? Est-ce parce que le matériel n’est pas adapté (capacités physiques insuffisantes pour générer les forces et effectuer les mouvements nécessaires), parce que le logiciel n’est pas suffisamment performant (contrôle commande, perception, décision, apprentissage, etc.), ou parce qu’on ne dispose pas de paradigmes de conception capables de répondre aux besoin de ces applications (possibilités de conception rapide et sur mesure de nouveaux robots) ?
L'explosion sans précédent de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'IA dans tous les domaines de la science, de la technologie et de la société est souvent perçue comme une solution évidente pour répondre au problème, et une évolution radicale se profile ou est anticipée avec la promesse d'autonomiser les prochaines générations de robots grâce à l'IA (à la fois prédictive et générative). En conséquence, on a souvent tendance à apporter une attention particulière à l'aspect logiciel (apprentissage, aide à la décision, codage etc.), sans doute au détriment de capacités physiques améliorées (matériel) et de nouveaux concepts (paradigmes de conception). Il est pourtant clair que les aspects cognitifs de la robotique, notamment l'apprentissage, le contrôle et l'aide à la décision, ne pourront apporter une solution que si des dispositifs adaptés sont disponibles pour répondre aux besoins des diverses tâches que l’on souhaite robotiser, ce qui suppose des méthodologies de conception et un matériel adaptés.
L'objectif de cette thèse est ainsi de se concentrer sur les paradigmes de conception et le hardware, et plus spécifiquement sur la conception optimale de robots série utilisant une famille de « modules » standardisés dont l’agencement sera optimisé pour des familles de tâches données qui ne peuvent pas être accomplies par un robot industriel du marché. L’ambition de ce travail est de permettre de passer d’un catalogue donné de robots à la conception très rapide de solutions robotisées sur mesure.
Le candidat ou la candidate retenu(e) s'inscrira à l’Ecole Doctorale Mathématiques, STIC, de Nantes Université (ED-MASTIC) et sera accueilli(e) pendant trois ans au Service de Robotique Interactive du CEA-LIST à Palaiseau. Les professeurs Clément Gosselin (Laval) et Yannick Aoustin (Nantes) assureront l'encadrement académique de cette thèse qui sera co-encadrée par le Dr Farzam Ranjbaran du CEA-LIST.
Nous envisageons l’opportunité de poursuivre cette collaboration grâce à une bourse postdoctorale d’un an à laquelle le candidat pourrait candidater, une fois les prérequis du doctorat validés. Cette bourse serait hébergée au Centre de recherche en robotique, vision et intelligence artificielle (CeRVIM) de l’Université Laval, au Canada.
Vers un apprentissage fédéré et un affinement distribué efficace sur des dispositifs hétérogènes et à ressources restreintes
L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes visant à améliorer l’efficacité des ressources dans le cadre de l’apprentissage fédéré (FL), en tenant compte des contraintes et de l’hétérogénéité des ressources des clients. Le travail portera dans un premier temps sur l’architecture classique client-serveur de l’apprentissage fédéré, avant d’étendre l’étude aux environnements fédérés décentralisés. Les méthodes proposées seront étudiées à la fois dans le contexte de l’entraînement fédéré de modèles et dans celui de l’affinement distribué de modèles de grande taille, tels que les grands modèles de langage (LLMs).
Développement d’une méthode de mesure en ligne des gaz radioactifs basée sur les scintillateurs poreux
En tant que laboratoire national de métrologie pour le domaine des rayonnements ionisants, le Laboratoire National Henri Becquerel (LNE-LNHB) du Commissariat à l’Énergie Atomique (CEA) dispose d’installations uniques dédiées à la métrologie des radionucléides, dont différents bancs de production d’étalons en phase liquide et d’autres pour le mélange de gaz radioactifs. Dans le cadre de précédents projets de recherche, une installation a été mise en place pour la production d’atmosphères de gaz radioactifs [1] afin de développer de nouveaux moyens d’essais et d’étalonnage répondant aux besoins de la recherche et de l’industrie dans ce domaine.
Une des grandes problématiques actuelles est de reproduire les conditions environnementales de manière la plus représentative possible, afin de répondre au mieux aux exigences réelles (principalement liées aux contraintes réglementaires) en termes d’activité volumique ou de conditions de mesure. Cette problématique générale concerne toutes les substances radioactives, mais elle est particulièrement importante actuellement pour les substances radioactives volatiles. À travers de nombreux projets et collaborations, le CEA/LNHB explore depuis plusieurs années de nouveaux moyens de détection plus performants que les techniques classiques de scintillation liquide. Parmi ces techniques, on peut citer de nouveaux scintillateurs inorganiques poreux [1] qui permettent non seulement la détection en ligne, mais aussi le dé-mélange en ligne d’émetteurs bêta pur (cette technique a été brevetée [2]).
L’objectif de cette thèse est de développer, de mettre en place et d’optimiser ces méthodes de mesure en les appliquant : 1) à un gaz radioactif pure, 2) en mélange multiples de gaz radioactifs émetteurs beta pure et de les identifier par « dé-mélange » dans le cas des scintillateurs poreux, et 3) de manière plus globale en scintillation liquide, cette possibilité ayant été démontrée récemment au LNHB et en cours de publication. Le dé-mélange a notamment un intérêt car il simplifie grandement les mesures de suivit environnementaux en scintillation notamment pour les mélanges 3H et 14C. Actuellement ils sont réalisés par de multiples prélèvements par bulleur puis mélange à un liquide scintillant et la méthode des triples marquages nécessitant plusieurs mois de préparation en étalonnage et quelques semaines d’expérience et préparation. Cette thèse sera directement en lien avec les travaux d’une seconde thèse sur le Compton-TDCR [1] (2025-2028), qui permettra de déterminer la courbe de réponse des scintillateurs.
Les enjeux scientifiques de ce projet sont donc liés à la métrologie des radionucléides et allient expérimentation, instrumentation et analyse pour le développement de méthodes de mesure. Il s’agira de:
- Développer une méthode d’analyse de dé-mélange d’émetteurs beta pur par scintillation en partant des premières idées publiées et déposées.
- D’évaluer la précision de ces dé-mélanges en estimant les incertitudes associées et les seuils de décision.
- De valider le dé-mélange en utilisant le banc gaz radioactif expérimental du laboratoire [1] pour différents gaz radioactifs 3H, 14C, 133Xe, 85Kr, 222Rn, etc. ou bien la scintillation liquide classique.
- D’améliorer le modèle en développant des outils basés sur la machine learning ou l’intelligence artificielle, s’ils sont nécessaires, pour des mélanges à multiples composantes.
Internalisation des connaissances externes par les modèles de fondation
Pour accomplir une tâche inconnue, un sujet (humain ou robot) doit consulter des informations externes, ce qui implique un coût cognitif. Après plusieurs expériences similaires, il maîtrise la situation et peut agir automatiquement. Les années 1980 et 1990 ont vu des explorations en IA avec des schémas et graphes conceptuels, mais leur mise en œuvre à grande échelle était limitée par la technologie de l'époque.
Les modèles neuronaux actuels, notamment les transformers et les LLM/VLM, apprennent des représentations universelles grâce à un préentraînement sur d'énormes quantités de données. Ils peuvent être utilisés avec des prompts pour fournir un contexte local. L'affinage (fine-tuning) permet de spécialiser ces modèles pour des tâches spécifiques.
Les méthodes de type RAG et GraphRAG permettent d'exploiter des connaissances externes, mais leur utilisation à l'inférence est coûteuse en ressources. Cette thèse propose une approche cognitiviste dans laquelle le système effectue un apprentissage continu. Il consulte des sources externes lors de l'inférence et utilise ces informations pour s'affiner régulièrement, comme pendant le sommeil. Cette méthode vise à améliorer la performance et réduire la consommation de ressources.
Chez l'humain, ces processus sont liés à l'organisation spatiale du cerveau. La thèse étudiera également des architectures de réseaux inspirées de cette organisation, avec des "zones" dédiées mais interconnectées, comme les modèles vision-langage et langage-seul partageant des couches transformers.
Ces concepts peuvent être appliqués aux projets Astir et Ridder, visant à exploiter les modèles de fondation pour l'ingénierie logicielle en robotique et le développement de méthodes d'IA générative pour la commande sécurisée de robots.
Nouvelles contraintes expérimentales sur les constantes de couplage de l’interaction faible par la mesure en coïncidence de schémas de désintégration complexes
La caractérisation expérimentale précise des transitions bêta interdites non-uniques, représentant environ un tiers de toutes les transitions bêta connues, est un sujet à la fois important et très ardu. De fait, très peu d’études fiables existent dans la littérature. En effet, le spectre en énergie continu de ces transitions est difficile à mesurer précisément pour diverses raisons qui se cumulent les unes aux autres : grande diffusivité des électrons dans la matière et non-linéarité du système de détection, indisponibilité de certains radionucléides et présence d’impuretés, longues périodes de désintégration et complexité des schémas, etc. Des prédictions théoriques réalistes sont tout aussi difficiles car il est nécessaire de coupler des modélisations précises des structures atomiques et nucléaires des radionucléides à travers l’interaction faible, dans un même formalisme complètement relativiste. Pourtant, améliorer notre connaissance des transitions bêta interdites non-uniques est essentiel en métrologie de la radioactivité pour définir l’unité SI du becquerel dans le cas des émetteurs bêta purs. Cela peut avoir un impact fort en médecine nucléaire, pour l’industrie du nucléaire, et pour certaines thématiques de physique fondamentale, comme la recherche de matière noire et la physique des neutrinos de réacteurs.
Notre étude récente de la transition deuxième interdite non-unique du 99Tc, à la fois théorique et expérimentale, a mis en évidence que les transitions interdites non-uniques peuvent être particulièrement sensibles à la valeur effective des constantes de couplage de l’interaction faible. Ces dernières interviennent comme facteurs multiplicatifs des éléments de matrice nucléaires. L’utilisation de valeurs effectives permet de compenser les approximations employées dans les modèles de structure, telles que des corrélations simplifiées entre les nucléons dans l’espace de valence ou l’absence d’excitation du cœur. Cependant, leur ajustement ne peut se faire que par comparaison avec un spectre expérimental de grande précision. La prédictibilité des calculs théoriques, même les plus précis actuellement disponibles, est ainsi fortement remise en cause. S’il a déjà été démontré que des valeurs universelles ne peuvent être fixées, des valeurs pour chaque type de transition, ou pour un modèle nucléaire spécifique, sont possibles. Le but de ce sujet de thèse est donc d’établir de nouvelles contraintes expérimentales sur les constantes de couplage de l’interaction faible en mesurant précisément les spectres en énergie de transitions bêta. À terme, cela permettra d’établir des valeurs effectives moyennes robustes de ces constantes de couplage et d’obtenir un vrai pouvoir prédictif pour les calculs théoriques de désintégration bêta.
La plupart des transitions d’intérêt pour contraindre les constantes de couplage ont des énergies supérieures à 1 MeV et se situent au sein de schémas de désintégration complexes, avec émission de multiples photons gamma. Dans cette situation, la meilleure stratégie consiste en une détection bêta-gamma en coïncidence. Les techniques usuelles de détection en physique nucléaire sont appropriées mais nécessitent d’être extrêmement bien implémentées et contrôlées. Le doctorant pourra s’appuyer sur les résultats obtenus lors de deux thèses précédentes. Pour minimiser le phénomène d’auto-absorption des électrons dans la source, il devra améliorer une technique de préparation de sources radioactives ultra-minces développée au LNHB pour l’adapter aux activités importantes qui seront nécessaires. Il devra implémenter un nouveau dispositif de mesure, dans une chambre à vide dédiée, comprenant une détection en coïncidence de deux détecteurs silicium et deux détecteurs gamma. Plusieurs études seront nécessaires, mécaniques et par simulation Monte Carlo, pour optimiser la configuration géométrique en regard des différentes contraintes. L’optimisation de la chaîne d’électronique, l’acquisition, le traitement du signal, l’analyse des données, la déconvolution spectrale et l’élaboration d’un bilan d’incertitudes complet et robuste seront autant de sujets abordés. Ces développements instrumentaux permettront de mesurer avec une grande précision les spectres du 36Cl, du 59Fe, du 87Rb, du 141Ce, ou encore du 170Tm.
Ce sujet très complet permettra au doctorant d’acquérir des compétences instrumentales et d’analyse qui lui ouvriront de nombreuses opportunités de carrière. Le candidat devra posséder de bonnes connaissances en instrumentation nucléaire, en programmation et en simulations Monte Carlo, ainsi qu’une connaissance raisonnable des désintégrations nucléaires.