Ingénieur(e) Capture et analyse de données multimodales (Machine Learning)

Identification du poste :

Fonctions	Ingénieur·e Capture et analyse de données multimodales (Machine Learning)
Emploi type (se référer à REFERENS III)	BAP E : Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Catégorie	Ingénieur de recherche – Catégorie A
Corps
Quotité	100 %
Salaire brut	Échelon 1 – Indice brut : 505 – 2109,75 €

Affectation (lieu de travail) : Laboratoire LIG, Campus de l’université Grenoble Alpes, en collaboration avec le laboratoire LaRAC.

Contexte et environnement de travail

Description de la structure (en quelques lignes, précisez la mission du service, l’effectif, la place du poste au sein du service/de la structure + ajouter lien du site web)

Le projet Teaching Lab, contexte de recherche local lié à ce poste, est un projet commun aux laboratoires LaRAC et LIG de l’Université Grenoble Alpes. Le Laboratoire de Recherche sur les Apprentissages en Contexte (LaRAC, https://www.larac.fr) est un laboratoire de recherche pluridisciplinaire ancré dans le champ des sciences de l’éducation et ouvert à l’international. Le LaRAC est composé d’environ 20 enseignants-chercheurs, un ingénieur d’études, une secrétaire gestionnaire et une vingtaine de doctorants. L’unité est spécialisée sur les questions liées à la compréhension des dynamiques et processus à l’œuvre dans les apprentissages en contexte et les inégalités sociales. Le qualificatif « contexte » associé à « apprentissages » rappelle que les apprentissages sont toujours réalisés dans un contexte qui leur préexiste. Il signifie aussi que les apprentissages étudiés au LaRAC s’étendent à des domaines variés de la vie sociale et professionnelle : académique, production de biens et/ou de services, environnement, et santé.  L’identité du LaRAC est marquée par la réalisation d’études longitudinales et expérimentales, et par des apports méthodologiques et théoriques qui intègrent ceux des disciplines contributives à l’éducation : psychologie, sociologie, et didactique professionnelle. Les recherches du LaRAC ont aussi pour ambition de servir des interventions fondées sur des preuves (evidence based practices). Elles portent une attention à appliquer concrètement les connaissances issues de leurs résultats et se caractérisent par une volonté d’apporter des retombées pratiques, utiles et utilisables aux acteurs des milieux éducatifs et de formation.

Le Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG) a pour ambition est de s’appuyer sur la complémentarité et la qualité reconnue de ses 22 équipes de recherche du LIG pour contribuer au développement des aspects fondamentaux de l’informatique (modèles, langages, méthodes, algorithmes) et pour développer une synergie entre les défis conceptuels, technologiques et sociétaux associés à cette discipline. La diversité et la dynamicité des données, des services, des dispositifs d’interaction et des contextes d’usage imposent l’évolution des systèmes et des logiciels pour en garantir des propriétés essentielles telles que leur fiabilité, performance, autonomie et adaptabilité. Relever ces défis trouve une résonance dans les cinq axes thématiques de recherche explorés au LIG. Le LIG se veut un laboratoire centré sur les fondements et le développement des sciences informatiques, tout en veillant à une ouverture ambitieuse sur la société pour en accompagner les nouveaux défis.

La place de la personne recrutée sera de contribuer au projet Teaching Lab, projet regroupant des équipes de recherche du Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG, équipe M-PSI), du Laboratoire de Recherche sur les Apprentissages en Contexte (LaRAC) mais également du Laboratoire Jean Kuntzman (LJK, équipe SVH) de l’Université Grenoble Alpes. Les thématiques couvertes par les équipes placent l’humain au cœur de l’Intelligence artificielle (Human Centered AI) avec une approche éthique couplant machine learning, mathématiques et sciences de l’éducation. Outre les chercheurs directement impliqués dans le projet, plusieurs dizaines d’enseignants ont montré leur intérêt pour participer aux expérimentations du Teaching Lab. Des projets scientifiques financés (MANIP du Labex Persyval, l’équipex IDEE du PIA 4) viennent renforcer cette communauté avec des doctorants, des post-doctorants et ce poste d’ingénieur. La personne retenue sera donc intégrée dans un cadre scientifique fort et dynamique.

Description de l’équipe (N+1 et collègues) : Sous l’autorité de …. Equipe composée de X agents (X A, X B, X C…)

Le projet “Innovations, Données et Expérimentations en Éducation” (IDEE) est un projet multi-partenarial visant à développer la recherche expérimentale en France dans le domaine de l’éducation. Il rassemble six établissements de recherche (Université Paris Sciences et Lettres, École d’Économie de Paris, Sciences-Po Paris, Université Grenoble Alpes, Commissariat à l’énergie atomique et CNRS) et bénéficie du soutien de l’Agence nationale de la Recherche (ANR) pour une durée totale de huit ans. Le projet IDEE comporte trois objectifs principaux :

• Faciliter aux équipes de recherche l’accès aux données administratives en éducation
• Constituer et partager un ensemble d’équipements de mesure utiles aux équipes de recherche
• Mobiliser et structurer des réseaux de partenaires, chercheurs et professionnels de l’éducation nationale, intéressés par la recherche expérimentale en éducation

Le projet est résolument multidisciplinaire, rassemblant des spécialistes de sciences cognitives, de sciences de l’éducation, de neuroscience, d’économie, d’informatique, de sociologie et de psychologie. Un consortium élargi de centres de recherche ayant exprimé leur intérêt pour la démarche sera mobilisé. Les acteurs institutionnels de l’Éducation nationale seront fortement impliqués.

Le porteur local du projet, au niveau de l’université Grenoble Alpes, est M. Pascal Bressoux, LaRAC, et M. Philippe Dessus est membre du projet.

Mission du poste et activités principales

La mission se déroulera dans le cadre plus général du projet Teaching Lab, projet centré sur le deuxième objectif du projet IDEE et s’articule autour du concept de salle de classe sensible au contexte, salle de classe qui s’inscrit dans une approche éthique, garantissant l’intégrité et la vie privée des protagonistes. La construction d’une telle salle répond à une démarche visant à articuler un enrichissement des capacités d’annotation automatique des événements pédagogiques avec un strict respect, tant de l’intégrité des participants que de l’écologie de la situation d’enseignement-apprentissage.

Le projet Teaching Lab vise une analyse multimodale, multi-niveau et éthique de l’enseignement dans une salle de classe sensible au contexte, il combine plusieurs strates pour cela. Tout d’abord, la salle de classe est un espace d’enseignement flexible (e.g., espaces de travail mobiles et ergonomiques, tableaux sur roulettes, écran numérique interactif de 86″). Ensuite, l’instrumentation repose d’une part sur un réseau de capteurs et d’autre part sur l’exploitation de technique d’intelligence artificielle. Bien que la liste des capteurs implémentables soit évolutive en fonction de la variable d’intérêt, le Teaching Lab est notamment équipé de caméras (d’ambiance et de suivi de regard apprenants), de microphones, de dispositifs de localisation, et d’un oculomètre (eye-tracker) pour le suivi de l’activité oculaire de l’enseignant (i.e., permettant un traçage de l’attention et une évaluation de la charge mentale). Enfin, tous les signaux recueillis sont appréhendés à la fois comme des données pédagogiques et personnelles. A ce titre, elles ont besoin d’être anonymisées ou globalisées, traitées puis analysées par des techniques d’intelligence artificielle (machine learning/apprentissage machine) couplés à des modèles mathématiques.

Mission : définir la mission/l’objectif global de l’agent en quelques lignes

La personne retenue aura en charge les missions suivantes, sous la supervision de MM. Dominique Vaufreydaz et Philippe Dessus :

• Mise en place de l’infrastructure logicielle pour l’acquisition et le traitement des données collectées dans le Teaching Lab
• Portage des travaux des équipes impliquées au sein de cette plateforme pour en automatiser le traitement
• Travaux de modélisation/machine learning appliqués à ces données en lien avec les chercheurs associés au projet
• Travail sur l’offuscation des données pour leur mise à disposition de la communauté scientifique

Activités principales : utilisez de préférence des verbes d’action (cf annexe)

• Accompagner les campagnes d’acquisition de données dans les salles de classe du Teaching Lab
• Développer et automatiser des traitements en machine learning
• Mettre au point les outils systèmes nécessaires aux acquisitions et au traitement de données

Restriction ou contraintes liées au poste : environnement de travail, horaires, astreintes ou déplacements particuliers

L’environnement de travail sera le laboratoire LIG, les horaires de travail seront de 9:00 à 16:45 incluant une pause méridienne de 45 min (soit 7 h), du lundi au vendredi, soit 35 h au total. Il n’y a pas d’astreintes. La personne recrutée pourra être amenée à participer à des conférences ou à des événements scientifiques en dehors de Grenoble.

Profil recherché

Compétences attendues prioritaires :

La/le candidat(e) devra être titulaire d’un Master 2 en informatique ou équivalent. Elle/il aura en charge les missions suivantes :

• Connaissance en machine learning dont le Deep Learning
• Des compétences en statistiques et mathématiques sont un plus
• Appétences pour la recherche scientifique

Compétences métier/savoir-faire (compétences techniques/opérationnelles, relationnelles, managériales)

• Connaissance des librairies de machine learning type scikit-learn et pytorch
• Bon niveau de programmation en Python
• Connaissances en script shell

Savoir être (qualités professionnelles, aptitudes, attitudes/comportements attendus)

• Travailler en équipe
• Participer à la vie de l’équipe

Mission d’encadrement (hiérarchique ou fonctionnel) : ☐ oui ☒ Non

Expérience professionnelle souhaitée : ☒ débutant ☐ de 2 à 5 ans

Formation, diplôme, expérience souhaitée :

Master 2 en informatique ou équivalent.

Informations générales

Contact pour les questions relatives aux fonctions :

Dominique.Vaufreydaz@univ-grenoble-alpes.fr

Philippe.Dessus@univ-grenoble-alpes.fr

MODALITES DE RECRUTEMENT

• Prise de fonction : 7/11/2022
• Date limite de candidature : 20/10/2022
• Temps de travail : 100 %
• Salaire brut mensuel : Échelon 1 – Indice brut : 505 – 2109,75 €
• Lieu de travail : Université Grenoble Alpes, LIG, 700 avenue Centrale, CS 40700, 38058 Grenoble Cedex 9, France

Poste ouvert uniquement :

• aux contractuels (CDD– Rémunération selon grille et expérience)

 

DEPOT DES CANDIDATURES PAR MAIL

Merci d’envoyer votre dossier complet : CV, lettre de motivation (des lettres de référence seraient bienvenues) à Dominique.Vaufreydaz@univ-grenoble-alpes.fr et Philippe.Dessus@univ-grenoble-alpes.fr avant le 20/10/2022.

Les personnes présélectionnées seront convoqué(e)s pour un entretien (en personne ou en visioconférence).