Contexte :
À l'ère du numérique, nos interactions avec les systèmes digitaux sont devenues parties intégrantes de notre quotidien. Cependant, la communication avec ces systèmes reste un défi pour de nombreuses personnes, notamment celles souffrant de handicaps importants. Notre programme de recherche se concentre sur le développement de modalités d'interaction augmentées, particulièrement à travers les Interfaces Neuronales Directes (Brain Computer Interfaces). En utilisant l'Intelligence Artificielle, nous ambitionnons de rendre ces systèmes plus accessibles à ceux qui en ont le plus besoin.
Les travaux visent à évaluer les performances actuelles des techniques d'interaction augmentée via Interface Neuronale Directe pour le mouvement et l'imagerie mental et à proposer des améliorations basées sur l'Intelligence Artificielle pour optimiser ces techniques.
Références
Khanam, T., Siuly, S. & Wang, H. (2022). An optimized artificial intelligence based technique for identifying motor imagery from EEGs for advanced brain computer interface.
Dongguan Qian, Hong Zeng, Wenjie Cheng, Yu Liu, Taha Bikki, Jianjiang Pan (2024). NeuroDM: Decoding and visualizing human brain activity with EEG-guided diffusion model.
Curieux, autonome et proactif, vous êtes doté de bonnes qualités d’analyse et de synthèse ainsi que de réelles capacités rédactionnelles.
Votre profil
En dernière année de cycle Ingénieur ou en Master 2 (idéalement M2 Recherche).
Vous justifiez de bonnes connaissances en Machine Learning/Deep Learning et vous maîtrisez des techniques/outils associés comme Python ou Framework de type Keras, que vous avez déjà mis en œuvre dans des projets significatifs.
Contrat | : | CDI |
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Lieu de la mission | : | Paris Paris 01 |
Niveau d'étude | : | Post BTS - DUT |
Expérience | : | Débutant |
Poste(s) disponible(s) | : | 1 |
Poste de cadre | : | Non |
Début de la mission | : | Dès que possible |
Secteur | : | Exploitation, Maintenance, Production |