Sujets de thèse de doctorat proposés au laboratoire IBISC – octobre 2022

Sujets de thèse de doctorat proposés au laboratoire IBISC – octobre 2022

École doctorale Paris-Saclay Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication – STIC n°580

Spécialite Informatique

☛ Sujet de thèse 39657 ADUM [Date limite candidature: 30 avril 2022]

Titre:  Méthodes computationnelles pour la prédiction de structure 3D d’ARN liés à des protéines
Computational methods for the prediction of protein-bound RNA 3D structures

Encadrement: Fariza TAHI, Eric ANGEL

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☛ Sujet de thèse 41714 ADUM [Date limite candidature: 8 mai 2022]

Titre:  Utilisation de techniques d’apprentissage automatique pour les problèmes d’optimisation combinatoire
Using machine learning techniques to accelerate the proof of optimality in branch-and-cut algorithms for the NP-hard combinatorial optimization problem

Encadrement: Kim Thang NGUYEN et NGUYEN VIET HUNG (PU Univ. Clermont)

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☛ Sujet de thèse 42818 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Modélisation, analyse et vérification de contraintes fonctionnelles et non fonctionnelles de systèmes IoV (Internet of Vehicles) dynamiques : Prise en compte du continuum Informatique en Nuage (Cloud Computing), Informatique en Bordure (Edge Computing) et Informatique embarquée (Embedded

MODELING, ANALYSIS AND VERIFICATION OF FUNCTIONAL AND NON-FUNCTIONAL CONSTRAINTS OF DYNAMIC IOV (INTERNET OF VEHICLES) SYSTEMS: CONSIDERATION OF THE CLOUD COMPUTING, EDGE COMPUTING AND EMBEDDED COMPUTING CONTINUUM IN THE CONNECTED VEHICLES.

Encadrement: Nazim AGOULMINE , Bachir DJAFRI

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☛ Sujet de thèse 42807 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Apprentissage de représentation auto-supervisée pour la prédiction de phénotype à partir de données d’expression de gènes
Self supervised learning for phenotype prediction based on gene expression data

Encadrement: Blaise HANCZAR et Farida ZEHRAOUI

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☛ Sujet de thèse 42826 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Méthode et outil de débriefing des jeux sérieux en réalité virtuelle
Method and tool for debriefing serious games in virtual reality

Encadrement: Samir OTMANE et Guillaume LOUP

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☛ Sujet de thèse 39664 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Évaluation des risques et résilience des véhicules autonomes

RISK ASSESSMENT AND RESILIENCE OF AUTONOMOUS VEHICLES

Encadrement: Guillaume HUTZLER et Hanna KLAUDEL

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☛ Sujet de thèse 41477 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Méthodes computationnelles basées sur l’apprentissage profond pour la prédiction des structures 3D d’ARN
omputational methods based on deep learning for the prediction of RNA 3D structures

Encadrement: Fariza TAHI, Guillaume POSTIC et Sahar GHANNAY (MCF LISN)

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☛ Sujet de thèse 39626 ADUM [Date limite candidature: 15 juin 2022]

Titre:  Modélisation des mécanismes de résistance secondaire
Modelling Mechanism of Secondary Resistance

Encadrement: Franck DELAPLACE, Sergiu IVANOV

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Spécialite Robotique

☛ Sujet de thèse 42829 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Génération automatique de trajectoires robotiques basée sur les interactions collaboratives humain-robot dans un environnement de réalité mixte : contribution à l’industrie 5.0
Automatic generation of robotic trajectories based on collaborative human-robot interactions in mixed reality environment: contribution to industry 5.0

Encadrement: Samir OTMANE et Laredj BENCHIKH

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Spécialite Automatique

☛ Sujet de thèse 42820 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  STRATÉGIES ÉVÉNEMENTIELLES TOLÉRANTES AUX DÉFAUTS POUR SYSTÈMES MULTI-AGENTS
EVENT-TRIGGERED FAULT-TOLERANT STRATEGIES OF MULTI-AGENT SYSTEMS

Encadrement: Mohammed CHADLI

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Spécialite Traitement du signal et des images

☛ Sujet de thèse 39937 ADUM [Date limite candidature: 15 mai 2022]

Titre:  Méthodes d’apprentissage auto-supervisées pour l’analyse d’images 3D de roches.
Self-supervised learning for 3D tomographic images analysis in Digital Rock Physics

Encadrement: Dro Désiré SIDIBÉ

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☛ Sujet de thèse 43001 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre:  Perception étendue d’une flotte de drones coopératifs pour l’aide à la gestion du trafic routier

EXTENDED PERCEPTION OF A FLEET OF COOPERATIVE DRONES FOR ROAD TRAFFIC MANAGEMENT SUPPORT

Encadrement: Samia BOUCHAFA-BRUNEAU, Hélène PIET-LAHANIER (DR, ONERA) et Najett NEJI

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☛ Sujet de thèse 42721 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre: Deep learning pour la reconstruction 3D dans le context de la vision omnidirectionnelle
Deep learning for a wide field of view 3D reconstruction

Encadrement: Hedi TABIA et Hicham HADJ-ABDELKADER

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☛ Sujet de thèse 38723 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre: Fonction de sallience générique pour la segmentation d’images biomédicales par apprentissage profond
Generalized saliency function for Biomedical Images Segmentation

Encadrement: Hichem MAAREF et Dominique FOURER

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☛ Sujet de thèse 39979 ADUM [Date limite candidature: 23 mai 2022]

Titre: Imagerie du thrombus avec l’IA pour la stratification des patients (TAPAS)
thrombus imaging with AI for patients stratification (TAPAS)

Encadrement: Vincent   VIGNERON et Sonia GARCIA-SALICETTI (Pr. TSP)

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☛ Sujet de thèse 38776 ADUM [Date limite candidature: 16 janvier 2022]

Titre:  MODÉLISATION, ORCHESTRATION ET DÉPLOIEMENT OPTIMISÉS D’APPLICATIONS IOT BASÉES IA DANS UNE INFRASTRUCTURE IOT, FOG, CLOUD COMPUTING UNIFIÉE
MODELING, OPTIMIZED ORCHESTRATING AND DEPLOYMENT OF AI-BASED IOT APPLICATIONS IN AN UNIFIED IOT, FOG, CLOUD COMPUTING INFRASTRUCTURE

Encadrement: Nazim AGOULMINE

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☛ Sujet de thèse 38732 ADUM [Date limite candidature: 4 janvier 2022]

Titre:  optimisation multicritère et stochastique pour l’ordonnancement
multicriteria and stochastic algorithms for scheduling problems

Encadrement: Eric ANGEL,Feng CHU

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☛ Sujet de thèse 38542 ADUM [Date limite candidature: 4 janvier 2022]

Titre:  Compromis entre la position optimale de l’homme et la capacité d’un simulateur d’entraînement 8-DoF pour les personnes handicapées en mouvement de skii : analyse de données multi-capteurs et approche DL/ML.
Trade-off between posture human optimal position and a training 8-DoF simulator capability for disabled people in skii motion: multi-sensor data analysis and DL/ML approach.

Encadrement: Lotfi BEJI, Malik MALLEM

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