Thèses

Quelques sites avec d’autres offres de thèse en statistique et sciences des données :

• Société française de statistique (SFDS)
• Groupement de recherche Masses de Données, Informations et Connaissances en Sciences (MaDICS)
• Groupement de recherche MASCOT-NUM

Février 2024

• CNES et Université Bretagne Sud : Towards an Efficient Foundation Model for VHR Satellite images. Date limite pour candidature: 15 mars 2024.

Décembre 2023

• Dalhousie university (Canada), Statistical Models for Integrating Marine Animal Movement Data into Fisheries Stock Assessment

Octobre 2023

• NTU Singapour, 3 offres de thèse en ML/crypto
• (stage+thèse) ONERA et Institut de Mathématiques de Toulouse, Estimation d’indices de Shapley à l’aide d’auto-encodeurs pour l’analyse de sensibilité fiabiliste
• 10 offres de thèse en bioacoustique & IA

Septembre 2023

• L2S, Optimisation sous incertitude des véhicules électriques
• ATOS & AgroParisTech, Towards Near Real-Time Carbon Budgets over Metropolitan France with the Enhanced Vegetation Photosynthesis- Respiration Model

Juillet 2023

• Swiss Ornithological Institute, Sempach, PhD position in avian population ecology

Juin 2023

• GINGER BURGEAP-CIRAD, Montpellier, développement d’un outil d’aide à l’interprétation des mesures RHIZOtest de phytodisponibilité des contaminants du sol pour l’évaluation du risque pour la santé humaine et les écosystèmes

Mai 2023

• Université de Montpellier, Candidate genes prioritization using knowledge graphs and AI
• ENSAI, Choix de modèle pour des approches de clustering de données complexes en science du vivant

Avril 2023

• Universitat Politècnica de València, Spain, Terrestrial and Non-terrestrial Networks for Aerial and Ground Wireless Connectivity (iTENTE)

Mars 2023

• University of Oxford, Evolutionary modelling to design optimal genetic control methods for crop diseases
• Ecole Polytechnique, Feed or die: Space covering by a random walk and prey-predator population dynamics

Février 2023

• EDF, Estimation non paramétrique de structure sparse de dépendance en grande dimension
• Université de Genève, Ph.D. position in Statistical machine learning (keywords: artificial neural networks, feature selection, non-convex optimization, LASSO, false discovery rate, (image) classification, Python). Contact: sylvain.sardy@unige.ch

Janvier 2023

• IRIT Toulouse, Hybrid AI based on spiking neural networks

Décembre 2022

• CEFAS & University of Warwick, Inference of ecological and environmental models [FindaPhD link] (deadline: Jan 11th 2023)

Octobre 2022

• INRIA Université Côte d’Azur, (stage + thèse) AI models hybridizing machine learning and argumentation to counter online misinformation and cyberbullying

Juillet 2022

• INRAE & Sorbonne Université, Imputation Models for Biodiversity and Ecological Science

Mai 2022

• Laboratoire de mathématiques de Besançon, Modèles ARMA faibles modulés par une chaîne de Markov cachée
• Labortatoire DAVID, Université de Versailles Saint-Quentin & INSERM, Machine learning based approaches for multi-omics data in personalized treatment of sepsis

Avril 2022

• NutriOmics, INSERM 1 Sorbonne Université, A machine learning approach to discover relations between the topology of metabolic networks and clinical phenotypes

• LISTIC, Université Savoie Mont-Blanc, Annecy, Statistical learning for satellite Synthetic Aperture Radar image based Earth deformation observation

• CEA Bordeaux, Mise en œuvre de Réseaux de Neurones Artificiels pour la simulation de problèmes de physique complexes : application à la physique des plasmas

• INRAE & AgroParisTech, DigitWelfare. A hybrid modelling approach to characterize dairy goat’s activity profiles associated with welfare

• AgroParisTech, Réduction de dimension par méthodes d’apprentissage à facteurs latents structurés et régularisés pour la modélisation de la réponse d’un système biologique à la modification de son environnement

Mars 2022

• Université Paris-Saclay, Maximum de vraisemblance et apprentissage informé pour l’imagerie dynamique en radioastronomie
• Université de Rennes/Université de Montpellier, Propager les Incertitudes associées au Traitement Automatique des données collectées par les CApteurs en écologie grâce à la modélisation statistique
• CERMICS, Ecole des Ponts & EDF, Modélisation de la dépendance et analyse de sensibilité en dynamique sédimentaire
• Université Gustave Eiffel, laboratoire GRETTIA, Champs-sur-Marne, Co-clustering de séries temporelles pour l’aide à l’évaluation des performances énergétiques de bâtiments
• Baalbek Management & SU
• INRIA Grenoble, Adaptive sampling strategies for nonlinear dimension reduction in uncertainty quantification

Janvier 2022

• Institut de Mathématiques de Toulouse, Theoretical guarantees for Gaussian and deep Gaussian processes and their approximations
• Amsterdam UMC, Causal inference

Octobre 2021

• INRAE-Agro ParisTech, Etude de distributions spatiales régionalisées de contaminants atmosphériques bio-accumulées par des mousses végétales
• IRIT, INSA Toulouse, Blind inverse problems in microscopy
• AGENIUM, INSA Toulouse, CNES, Deep correction of satellite vibrations for image and surface acquisition

Septembre 2021

• IFP Energies nouvelles, Design of experiments for the calibration and validation of a numerical simulator

Juillet 2021

• Drakai Capital, PhD - Research Scientist - Machine Learning - Quantitative Credit Trading

Juin 2021

• Sanofi & Universite Paris-Saclay, Thèse CIFRE en bio informatique
• Université Grenoble Alpes, Coexistence entre activités humaines et biodiversité dans un contexte de changements globaux : une approche spatio-temporelle explicite

Mai 2021

• LJK, Université Grenoble Alpes, Uncertainty quantification in Stochastic Differential Equations and applications to Neurosciences

Avril 2021

• Université de Tours, Assistant intelligent pour l’aide au déplacement des personnes ayant des difficultés visuelles
• Université de Tours, Méthodes d’IA pour l’évaluation de la qualité des données géographiques participatives
• EDF & CERMICS Marne la Vallée, Caractérisation et prise en compte des dépendances statistiques dans le cadre d’applications de dynamique sédimentaire

Mars 2021

• Thèse CIFRE SU-ENSAM-SafranTech, Modélisation par Machine Learning d’écoulements turbulents dans les turbomachines
• Sorbonne Université, Explainable Sparse Models: a Marriage between Machine Learning and Decision Theory

Février 2021

• CEA, Saclay, Advanced and artificial intelligence techniques to mitigate linear and non-linear imperfections in future circular colliders

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