Description du sujet de thèse
Domaine
Physique de l'état condensé, chimie et nanosciences
Sujets de thèse
IA explicative pour l'interpretation des données de Diffusion aux Petits Angles
Contrat
Thèse
Description de l'offre
La thèse se déroulera dans deux laboratoires de Paris-Saclay : un groupe à l'expertise en intelligence artificielle développée depuis de nombreuses années MIA-PS (INRAE) et un autre en physique de la matière - matière molle, biologie- MMB-LLB (CEA/CNRS).
Les techniques de Diffusion aux Petits Angles (rayons X, neutrons, lumière) concernent une communauté toujours croissante, particulièrement active en France en particulier en matière molle et biologie. Le passage des données dans l'espace réciproque à l'espace réel se fait via des modèles différents - dont le groupe MMB est expert, que cela concerne la forme - sphère, bâton, plaquette, chaine polymère, ou les interactions - attraction, agrégation, répulsion, arrangement. De plus, des structures plus complexes, comme les protéines ou les agrégats irréguliers, nécessitent des approches computationnelles ou empiriques. Dans tous les cas, la solution n'est pas univoque. Cela est particulièrement difficile pour les groupes de recherche nouveaux arrivants dans la technique.
Dans cette thèse, grâce à l'expertise de MIA-PS en IA (machine learning, optimisation, visualisation), l'accent sera mis sur le développement de méthodes d'IA dite explicable. Une partie de la modélisation passe par des modèles mathématiques et physiques expliqués, une autre partie par des modèles dits " boites noires ", que l'on s'attachera à progressivement expliquer.
Le-la doctorant-e pourra accéder aux données de trois cas d'utilisation (" use-cases ") fournis par le LLB, et à leurs experts, pour développer une méthodologie générique. Un premier pas pourra s'appuyer sur le logiciel mondialement partagé SasView, mine de modèles explicites. Nous avons d'ores et déjà reçu un accueil positif de la part des développeurs de SasView, qui pourra donc être un vecteur de dissémination. Apport précieux, les mesures de DPA complémentaires seront accessibles via les plateformes du LLB, et des synchrotrons Soleil et ESRF.
Par la suite, un volet sur l'interactivité homme-machine - garantissant que les utilisateurs restent pleinement responsables de la construction d'une explication physico-chimique-biologique., pourra être mis en place. Le MIA-PS est également expert en méthodes de visualisation interactive avancées.
Le sujet combine donc des développements très avancés en informatique et une richesse de systèmes dans l'espace réel choisis pour leur originalité et bien sûr, leurs retombées.
Université / école doctorale
Sciences Chimiques: Molécules, Matériaux, Instrumentation et Biosystèmes (2MIB)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Bases de : physique, chime ou biologie, optique,ET de programmation informatique.
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2026
Personne à contacter par le candidat
BOUE François < e-mail verwijderd om veiligheidsredenen >
CEA
DRF/IRAMIS/LLB/MMB
LLB CEA SACLAY 91191 Gif-sur-Yvette cedex
0169086460
Tuteur / Responsable de thèse
LUTTON Evelyne < e-mail verwijderd om veiligheidsredenen >
INRAE
UMR MIA 518
LLB UMR12 CEA CNRS
CEA/Saclay Bat 563
91191 Gif sur Yvette
et
INRAE, Univ Paris-Saclay, Palaiseau, 91120, France
0169086460
En savoir plus
https://orcid.org/0000-0002-6799-3292
https://iramis.cea.fr/llb/mmb/.
https://scholar.google.com/citations?hl=fr&user=Bc20yLMAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
Domaine
Physique de l'état condensé, chimie et nanosciences
Sujets de thèse
IA explicative pour l'interpretation des données de Diffusion aux Petits Angles
Contrat
Thèse
Description de l'offre
La thèse se déroulera dans deux laboratoires de Paris-Saclay : un groupe à l'expertise en intelligence artificielle développée depuis de nombreuses années MIA-PS (INRAE) et un autre en physique de la matière - matière molle, biologie- MMB-LLB (CEA/CNRS).
Les techniques de Diffusion aux Petits Angles (rayons X, neutrons, lumière) concernent une communauté toujours croissante, particulièrement active en France en particulier en matière molle et biologie. Le passage des données dans l'espace réciproque à l'espace réel se fait via des modèles différents - dont le groupe MMB est expert, que cela concerne la forme - sphère, bâton, plaquette, chaine polymère, ou les interactions - attraction, agrégation, répulsion, arrangement. De plus, des structures plus complexes, comme les protéines ou les agrégats irréguliers, nécessitent des approches computationnelles ou empiriques. Dans tous les cas, la solution n'est pas univoque. Cela est particulièrement difficile pour les groupes de recherche nouveaux arrivants dans la technique.
Dans cette thèse, grâce à l'expertise de MIA-PS en IA (machine learning, optimisation, visualisation), l'accent sera mis sur le développement de méthodes d'IA dite explicable. Une partie de la modélisation passe par des modèles mathématiques et physiques expliqués, une autre partie par des modèles dits " boites noires ", que l'on s'attachera à progressivement expliquer.
Le-la doctorant-e pourra accéder aux données de trois cas d'utilisation (" use-cases ") fournis par le LLB, et à leurs experts, pour développer une méthodologie générique. Un premier pas pourra s'appuyer sur le logiciel mondialement partagé SasView, mine de modèles explicites. Nous avons d'ores et déjà reçu un accueil positif de la part des développeurs de SasView, qui pourra donc être un vecteur de dissémination. Apport précieux, les mesures de DPA complémentaires seront accessibles via les plateformes du LLB, et des synchrotrons Soleil et ESRF.
Par la suite, un volet sur l'interactivité homme-machine - garantissant que les utilisateurs restent pleinement responsables de la construction d'une explication physico-chimique-biologique., pourra être mis en place. Le MIA-PS est également expert en méthodes de visualisation interactive avancées.
Le sujet combine donc des développements très avancés en informatique et une richesse de systèmes dans l'espace réel choisis pour leur originalité et bien sûr, leurs retombées.
Université / école doctorale
Sciences Chimiques: Molécules, Matériaux, Instrumentation et Biosystèmes (2MIB)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Bases de : physique, chime ou biologie, optique,ET de programmation informatique.
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2026
Personne à contacter par le candidat
BOUE François < e-mail verwijderd om veiligheidsredenen >
CEA
DRF/IRAMIS/LLB/MMB
LLB CEA SACLAY 91191 Gif-sur-Yvette cedex
0169086460
Tuteur / Responsable de thèse
LUTTON Evelyne < e-mail verwijderd om veiligheidsredenen >
INRAE
UMR MIA 518
LLB UMR12 CEA CNRS
CEA/Saclay Bat 563
91191 Gif sur Yvette
et
INRAE, Univ Paris-Saclay, Palaiseau, 91120, France
0169086460
En savoir plus
https://orcid.org/0000-0002-6799-3292
https://iramis.cea.fr/llb/mmb/.
https://scholar.google.com/citations?hl=fr&user=Bc20yLMAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
