Offre d'emploi n° 17647874

Description du poste

Description

L’apprentissage fédéré (Google, ) est une approche d’apprentissage distribué permettant d’entraîner un modèle global à partir de données réparties chez plusieurs clients, sans centraliser ces données. Cette méthode est particulièrement utilisée dans les domaines sensibles (santé, embarqué, IoT) pour des raisons de confidentialité. Cependant, les modèles globaux obtenus sont souvent peu adaptés aux distributions locales de certains clients. Pour améliorer la personnalisation, nous explorons une approche à base d’agents autonomes (Agentic AI), capables de sélectionner et d’adapter les modèles globaux les plus pertinents à leurs données locales.

Le stage a pour but de étudier les méthodes de personnalisation en apprentissage fédéré (revue des travaux existants), concevoir et implémenter un agent autonome capable de sélectionner les modèles globaux les plus utiles et d’optimiser un modèle local plus adapté. Évaluer expérimentalement cette approche et la comparer aux méthodes de l’état de l’art. Et Contribuer à la rédaction d’un article scientifique basé sur les résultats obtenus.

La personne recrutée sera impliquée sur la fin de son stage dans la rédaction d’un article de recherche.

Le travail sera réalisé à l’aide d’un framework développé au laboratoire. Les tâches seront les suivantes :

Ce stage vous permettra d’apprendre à :

Profile

Nous recherchons un stagiaire de niveau bac, en master ou en école d'ingénieur.

Pour candidater, il est nécessaire d'avoir suivi une formation en informatique. Les connaissancesattendues du candidats portent surle deep learning, Tensorflow etPython.

Starting date