Opportunités

Intitulé du poste : Post-doctorat de 1,5 ans en éthique de l’apprentissage ouvert en robotique et en IA

Contexte :

Le projet européen PILLAR-Robots (https://pillar-robots.eu) vise à développer une nouvelle génération de robots dotés d’un niveau d’autonomie plus élevé, capables de déterminer leurs propres objectifs et d’établir leurs propres stratégies, en s’appuyant de manière créative sur l’expérience acquise au cours de leur vie pour satisfaire les demandes de leurs concepteurs/utilisateurs humains dans des cas d’utilisation d’applications réelles. Pour ce faire, il vise à mettre en œuvre une nouvelle extension théorique du formalisme de l’apprentissage par renforcement, appelée the purpose framework*, qui constitue une abstraction indépendante du domaine d’un ensemble d’objectifs exprimant ce que le concepteur/utilisateur attend du robot. Cela permet de contraindre l’exploration et l’apprentissage autonomes des robots de façon à (1) se concentrer sur les objets et les parties de l’environnement pertinents pour la tâche, et à (2) éviter d’atteindre des états particuliers de l’environnement ou d’agir d’une manière qui ne correspond pas aux objectifs, aux préférences et aux valeurs humaines.

*Baldassarre, G., Duro, R. J., Cartoni, E., Khamassi, M., Romero, A., & Santucci, V. G. (2024). Purpose for Open-Ended Learning Robots: A Computational Taxonomy, Definition, and Operationalisation. arXiv preprint arXiv:2403.02514.

Lieu et environnement :

Le poste de postdoctorant sera situé à l’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR, http://www.isir.upmc.fr), Paris, France. L’ISIR appartient à Sorbonne Université, au CNRS et à l’INSERM, et est situé dans le centre de Paris, à quelques pas de la Seine, d’autres institutions académiques (La Sorbonne, le Collège de France, le Muséum d’Histoire Naturelle, l’École Normale Supérieure, l’Université Paris Cité, l’Hôpital la Pitié Salpêtrière), et de monuments célèbres (Notre Dame, la Conciergerie, le Panthéon, le Théâtre du Châtelet, l’Institut du Monde Arabe). Il n’est pas nécessaire de parler ou de comprendre le français. Ce travail se fera en étroite collaboration avec les philosophes, les ingénieurs et les neuroscientifiques computationnels du consortium européen PILLAR-Robots.

Missions :

Le travail postdoctoral portera sur les possibilités d’alignement et de désalignement de tels robots reposant sur l’apprentissage ouvert. En particulier, des recherches seront menées sur la manière dont la combinaison du moteur de motivation du robot PILLAR, qui s’appuie sur the purpose framework, avec de grands modèles de langage (LLM) peut faciliter l’alignement, et dans quelles conditions. L’explicabilité, la confiance et l’efficacité de la coordination humain-robot seront évaluées dans un ensemble de scénarios réels, correspondant aux trois cas d’usages du projet : un scénario d’entrepôt, un scénario de robotique agricole et un scénario ludo-éducatif. Une analyse éthique sera réalisée en consultant les membres du consortium sur l’ensemble de ces trois scénarios.

Profil recherché :

Nous recherchons des candidats très motivés ayant un solide dossier académique. Une excellente formation est attendue en apprentissage automatique, en IA, en robotique cognitive ou en neurosciences computationnelles. Une expérience significative dans les architectures cognitives des robots, l’alignement de l’IA, les LLM ou la modélisation computationnelle pour les neurosciences ou la psychologie sera appréciée. Des connaissances préalables en philosophie de l’esprit et en philosophie morale seront un atout. Critères d’éligibilité : Doctorat dans une discipline quantitative. Il n’y a pas de critère de nationalité ou d’âge.

Compétences requises :

La maîtrise de l’apprentissage par renforcement et de la théorie des jeux, un très bon niveau en mathématiques appliquées et des compétences de programmation avancées en C++ moderne et en python sont nécessaires. Très bon niveau d’anglais (écrit et oral).

Informations générales : 

– Type de poste : Post-doctorat

– Date de début de contrat : 01/10/2025

– Durée du contrat : 18 mois (jusqu’au 30/03/2027)

– Quotité de travail : 100%

– Expérience souhaitée : à partir de Débutant

– Niveau d’études souhaité : Doctorat

– Montant rémunération : Rémunération habituelle pour les post-doc

– Source du financement : Projet européen PILLAR-Robots

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personne à contacter :

– Mehdi Khamassi

– Tel:+33650764492 Email : mehdi.khamassi@sorbonne-universite.fr

– Candidature : Envoyer votre candidature par mail, avec [PILLAR post-doc application] en objet, un CV, une lettre de motivation (max 2 pages) et une liste de deux références.

– Date limite de dépôt de la candidature : 07/05/2025

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Post-doctorat « Robotique souple et jumeau numérique pour la chirurgie cardiaque »

Contexte :

Le travail de post-doc s’inscrit dans le cadre d’un projet RHU-ICELAND qui regroupe plusieurs partenaires académiques, hospitaliers et un industriel. L’objectif du projet est de développer une nouvelle solution d’annuloplastie de la valve mitrale par voie transfémorale intégrant une échographie intra-cardiaque. Une telle solution permettra d’intervenir à cœur battant, sans circulation extracorporelle, fournissant ainsi, en première phase, une solution de réparation de la valve mitrale pour les patients considérés à haut risque qui ne sont pas éligibles à la chirurgie ouverte, et plus loin pour la plupart des patients nécessitant une réparation de la valve mitrale.

L’annuloplastie directe consiste à fixer un anneau ou une bande directement sur l’anneau mitral à l’aide d’ancres sous guidage direct écho-cardiographique et fluoroscopique. L’avantage de cette technique est qu’elle contraint la forme de l’anneau mitral, reproduisant ainsi au plus près l’annuloplastie mitrale chirurgicale. Le projet RHU-ICELAND porte sur deux phases essentielles : le développement d’un modèle numérique de l’anatomie et du système robotique permettant la dépose des agrafes sur la valve mitrale, et ensuite la conception et l’évaluation du système robotique validé au préalable en numérique.

Objectifs scientifiques :

Dans un premier temps, le ou la post-doc recruté(e) se penchera sur la modélisation numérique de la partie anatomique (veines, cœur, valve mitrale…). Un premier travail a été réalisé sur la conception du modèle numérique du cœur et de la valve mitrale avec des cycles d’ouverture et de fermeture. L’objectif est de venir enrichir ce modèle pour le rendre le plus réaliste possible. Le modèle sera utilisé à la fois pour la formation des cliniciens, le planning préopératoire de l’intervention mais aussi à valider les modèles géométriques, cinématiques et dynamiques du système robotique (cathéter actif) lors de sa navigation entre le point d’entrée (veine fémorale) jusqu’à son arrivée sur site (face à la valve mitrale). L’autre objectif à moyen et long terme est d’avoir un modèle numérique réaliste et surtout patient spécifique, c’est à dire construire le modèle numérique basé sur les images pre-opératoire du patient.

Le ou la candidat(e) recruté(e) prendra place dans le contexte d’une collaboration étroite avec les équipes académiques et cliniques impliquées dans le projet notamment au moment d’intégrer les travaux dans le démonstrateur final. Le ou la post-doc bénéficiera d’un environnement de recherche stimulant et d’un accès à des données cliniques des partenaires cliniques et industriels du projet. Il ou elle participera à la gestion du projet (participation aux réunions, prise de décisions, rédaction de rapports…).

Structure d’accueil :

Le ou la candidat(e) recruté(e) intégrera l’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) de Sorbonne Université et du CNRS (Paris). L’ISIR est organisé en plusieurs équipes pluridisciplinaires dont RPI-Bio. Parmi les activités de recherche abordées par les chercheuses et les chercheurs, la microrobotique, les drones, la robotique chirurgicale, les prothèses bioniques, les robots sociaux, et toutes sortes de systèmes intelligents et interactifs, physiques, virtuels ou de réalité mixte, l’intelligence artificielle… Leurs applications adressent des enjeux sociétaux majeurs : santé, industrie du futur, transports, et service à la personne.

L’équipe RPI-Bio (robotique, perception et interaction pour le biomédical), dans laquelle le ou la post- doc recruté(e) sera rattaché(e), mène des recherches en robotique pour la santé sur le thème des systèmes interactifs pour l’aide au geste expert (chirurgie), de perception (visuel et haptique), d’interfaces humain-machine, de télémédecine et de microrobotique. RPI-Bio récemment labellisée Inserm possède notamment une longue expérience en développement de solutions robotiques avancées pour la médecine interventionnelle (orthopédie, neurochirurgie, chirurgie ORL, interventions endovasculaires…).

Profil recherché :

– Robotique, mécatronique, simulation et/ou modélisation numérique

– Compétences avancées en programmation (C++, Matlab, Python)

– La maîtrise d’une librairie de simulation numérique de robots souples (e.g., SOFA) sera un plus

– Enthousiasme pour la recherche interdisciplinaire et esprit de collaboration

Informations générales :

– Encadrants : Lingxiao Xun ; Brahim Tamadazte

– Date de début de contrat : dès que possible

– Durée du contrat : 12 mois renouvelable pour 12 mois supplémentaires

– Salaire : en fonction de l’expérience

– Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris

Personne à contacter :

Envoyer, un seul fichier pdf rassemblant : un CV, une lettre de motivation et les articles scientifiques que vous jugez utiles au dossier à lingxiao.xun@sorbonne-universite.fr et brahim.tamadazte@cnrs.fr. Merci de mettre en objet du mail « post-doc rhu ».

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Offres de doctorat, postdoctorat ou d’ingénieur·e de recherche pour le groupe HCI Sorbonne (Human Computer Interaction)

Contexte :

Nous avons plusieurs postes pour un postdoctorat ou en tant qu’ingénieur·e de recherche dans le groupe HCI Sorbonne (https://hci.isir.upmc.fr) à Sorbonne Université, Paris, France.

Missions :

Nous cherchons des personnes curieuses qui souhaitent réaliser des projets de recherche à l’intersection de l’IHM et neuroscience avec (au choix) la RV, l’haptique, la robotique ou l’IA. Des sujets possibles sont :

• Nouvelles techniques d’interaction en RV,
• RV et Haptique pour le jeux et/ou l’apprentissage,
• Modèles computationnels pour l’apprentissage, la prise de décision et la performance humaine,
• Systèmes de recommandation s’appuyant sur l’IA.

Exemples de travaux récents dans ces domaines :

• CoVR (UIST21): https://dl.acm.org/doi/10.1145/3379337.3415891
• AI-based Recommendation systems (CSCW 21): https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3476068?sid=SCITRUS
• Adapting UIs with Reinforcement Learning (CHI 21): https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3411764.3445497
• Mixed Control of Robotic systems (CHI 20): https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376795

Profil recherché : 

Pour un post-doctorat, un doctorat en IHM ou un domaine en lien avec l’IHM est nécessaire.

Compétences requises :

• Compétences solides en programmation et analyse strong programming and analytical skills,
• Solide expérience dans au moins un de ces domaines : IHM, RV, Haptique, Robotique, IA.

Plus d’informations : 

• Type de poste : Postdoctorat ou Ingénieure de Recherche
• Date de début de contrat : dès que possible
• Durée du contrat : 1 à 2ans
• Niveau d’études souhaité : Master 2 (pour ingénieur), doctorat (pour post-doc)
• Laboratoire d’accueil : ISIR (Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique), Campus Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, 75005 Paris.

Personnes à contacter : 

• Gilles Bailly et Sinan Haliyo
• Email : gilles.bailly(at)sorbonne-universite.fr ; sinan.haliyo(at)sorbonne-universite.fr
• Candidature : Envoyer votre candidature par mail, avec un CV et une lettre de motivation.
• Date limite de dépôt de la candidature : Aucune

Sujet de thèse : Génération de modèles 3D de structures anatomiques par apprentissage profond à partir d’images 2D

Contexte :

Le nombre d’interventions en chirurgie du rachis augmente de façon régulière, tant pour les cas liés à la traumatologie que pour les pathologies dégénératives. Dans ce second cas, la hausse s’explique entre autres par le vieillissement de la population et possiblement par des changements dans les habitudes de vie, comme une hausse de la sédentarité et de l’obésité. En plus de cette augmentation des cas de dégénérescence du rachis, on observe également une augmentation des capacités de diagnostic, de nouvelles modalités de traitement ainsi qu’un élargissement des indications cliniques. À titre d’exemple, environ 450 000 arthrodèses ont été réalisées en 2014 aux seuls États-Unis, en hausse de 118 % depuis 1998. Le cas des fusions lombaires représentait à lui seul environ 200 000 interventions aux États-Unis en 2015, soit 62 % de plus par rapport à 2004, pour un coût de plusieurs dizaines de milliers de dollars par opération et un coût annuel total de plusieurs milliards de dollars. Au niveau mondial, plusieurs millions de vis dites pédiculaires sont ainsi placées annuellement dans le cadre de chirurgies rachidiennes.

Le traitement des scolioses est chirurgical. Il consiste à insérer des vis dans les pédicules vertébraux pour stabiliser la colonne. Ces vis sont connectées par des tiges permettant de corriger la courbure anormale en trois dimensions. Cette technique assure une fixation rigide, favorisant la fusion vertébrale et améliorant les résultats fonctionnels et esthétiques. La pose de ces vis s’avère complexe et difficile, en particulier chez certains patients. La littérature rapporte qu’en moyenne, sans système d’assistance, environ 24 % des vis pédiculaires sont mal positionnées, impliquant, à terme, des symptômes neurologiques potentiellement graves.

En parallèle d’une augmentation du volume de vis pédiculaires placées, le domaine de la chirurgie assistée par ordinateur a connu un essor important à travers le développement de solutions de navigation tridimensionnelle, de l’utilisation de la robotique ou encore des méthodes de réalité augmentée/mixte. Chacune de ces solutions apporte ses propres avantages et inconvénients. Par exemple, les systèmes de navigation rendent le placement de vis pédiculaires plus accessible aux chirurgiens juniors et réduisent certains risques et complications. Cependant, ils impliquent des coûts élevés, peuvent prolonger la durée des interventions chirurgicales et sont moins précis lorsque leur utilisation n’est pas optimale. La robotique ou encore la réalité augmentée/mixte apporte une valeur ajoutée clinique notamment dans la phase d’insertion des vis dans les pédicules en considérant que la planification des trajectoires d’insertion est connue.

Objectifs scientifiques :

Dans un travail récent, en collaboration entre Sorbonne Université, l’Hôpital Trousseau et l’entreprise SpineGuard, nous avons levé plusieurs verrous scientifiques sur l’insertion des vis pédiculaires de manière sécurisée. Nous avons notamment développé une plateforme robotique de chirurgie du rachis fonctionnelle ainsi que des méthodes de détection de brèches en temps-réel permettant de stopper la tâche d’insertion de la vis avant qu’une brèche ne soit créée dans le canal rachidien. Cependant, les approches développées jusqu’à maintenant partent du postulat que la trajectoire 3D d’insertion de la vis dans le pédicule est connue précisément dans le monde réel.

Ce projet doctoral vise précisément à répondre à cette problématique d’estimation de la trajectoire 3D d’insertion des vis lors de l’intervention. Actuellement, la planification des trajectoires est réalisée par le chirurgien sur de l’imagerie pré-opératoire (ex. CT scan). Ces trajectoires sont ensuite transposées sur le patient le jour de l’intervention, en supposant que le modèle 3D pré-opératoire correspond exactement à ce que voit le chirurgien.

Par ailleurs, le geste chirurgical en lui-même induit des déformations en temps-réel qui mettent à mal le recalage et la planification des trajectoires. Afin d’améliorer ce recalage et donc la précision des gestes de chirurgie, nous souhaitons explorer l’utilisation d’un capteur visuel 2D conventionnel non-irradiant (e.g., caméra RGB) pour accéder, en temps réel, à la partie supérieure (visible) de la colonne vertébrale pendant l’opération. En d’autres termes, cela revient à observer les épineuses et les processus transverses. Le verrou scientifique que nous proposons d’explorer est de reconstruire en 3D chaque vertèbre en utilisant l’information visuelle 2D des images RGB grâce à des méthodes d’apprentissage profond. Cette discipline, relativement récente, a reçu un intérêt grandissant de la communauté Vision par Ordinateur, faisant significativement progresser l’état de l’art. Ainsi, jusqu’à récemment, la reconstruction d’un modèle 3D nécessitait plusieurs vues 2D de l’objet/scène ou a minima de disposer d’une large base de données de paires images 2D – modèles 3D (e.g., CAO) annotées, ce qui limitait grandement le déploiement vers des disciplines comme la chirurgie à cause du manque de données annotées.

Pour répondre aux verrous scientifiques et aux besoins cliniques, plusieurs pistes de travail sont envisagées. Une première piste consiste à générer des images 2D de synthèse à partir des modèles 3D, puis à faire de l’adaptation de domaine de manière à bénéficier d’un apprentissage auto-supervisé de la transformation 2D/3D. Cette méthode, proposée pour des objets rigides, pourrait être étendue aux objets non rigides grâce aux champs de vecteurs de déplacement. Une autre piste, qui semble prometteuse, est issue des travaux récents permettant de reconstruire un modèle 3D à partir d’une simple vue 2D. Les outils employés par ces méthodes, et notamment les triplans, pourrait être utilisés pour notre application, en les déployant localement pour chaque vertèbre. Un réseau de contexte de scène basé sur un graphe pourrait ensuite affiner la pose 3D initiale de chaque vertèbre et leur agencement relatif.

Nous disposons déjà d’une base de données de vertèbres segmentées et annotées issues de scans de patients que nous enrichissons continuellement. En conséquence, la prédiction de la forme 3D des vertèbres à partir des images 2D peut être enrichie par l’information 3D des scans.

Equipe encadrante :

Elle sera constituée de Brahim Tamadazte (DR CNRS, ISIR, SU), Catherine Achard (PU, ISIR, SU) et Raphaël Vialle (PUPH, APHP, Hôpital Trousseau, SU). La collaboration entre l’ISIR et l’Hôpital Trousseau est bien établie, notamment à travers la participation au projet EU H2020 FAROS, au projet FHU SpineMed2, ou encore au projet ANR RODEO, donnant lieu à plusieurs co- encadrements de thèses (3) et médecins-stagiaires (2). Ces collaborations ont permis de structurer une activité de recherche importante autour de l’utilisation de la robotique, de la vision par ordinateur et de l’IA pour améliorer les protocoles de chirurgie du rachis.

Nous avons l’habitude, dans ce type d’encadrement entre l’ISIR et un centre hospitalier, d’associer un ou plusieurs médecins-internes qui viennent réaliser des stages de master d’une durée de 6 à 12 mois. Cela permet une meilleure interaction entre le monde médical et la recherche académique. Ce modèle a largement fait preuve de sa capacité translationnelle, donnant lieu à la création de plusieurs entreprises (Basecamp Vascular, MovaLife) ou à la commercialisation de dispositifs médicaux via des entreprises spécialisées (Endocontrol, Koelis, GEMA, Moon Surgical, GE Healthcare, Robeauté et SpinGuard).

Candidature :

Il existe deux possibilités de financements (IUIS et ED SMAER) de ce projet de thèse. Il faut donc faire une double candidatures (date limite 5 mai 2025) :

– ED SMAER : https://adum.fr/as/ed/voirproposition.pl?langue=&site=edsmaer&matricule_prop=62877

– IUIS : https://lime3-app3.sorbonne-universite.fr/index.php/283197?lang=fr

Contacts :

– Catherine Achard, PU Sorbonne Université (ISIR), catherine.achard@sorbonne-universite.fr

– Brahim Tamadazte, DR CNRS (ISIR), brahim.tamadazte@cnrs.fr

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