LIASD PASTIS research group

Les performances annoncées des systèmes d’Intelligence Artificielle appliqués au Traitement Automatique des Langues (TAL) peuvent être mises à mal par la diversité des situations linguistiques dans lesquelles ils sont utilisés. Les performances d’un modèle d’apprentissage entraîné sur une certaine catégorie de ressources textuelles (par exemple, du contenu journalistique, encyclopédique de type Wikipédia, etc.) sont souvent moindres lorsqu’il est appliqué sur des ressources d’un type différent (parole transcrite, prose littéraire, poésie, contenu scientifique, etc.). La remédiation à cette variation est généralement abordée en TAL du point de vue d’une étape d’adaptation des modèles sur ressources additionnelles (transfer learning), sans étude des caractéristiques linguistiques qui permettraient d’expliquer ces variations de performances.

Or, on peut faire l’hypothèse que la difficulté pour un outil de réaliser une certaine tâche à partir d’un apprentissage automatique sur un corpus spécifique tient à la sur-représentation dans celui-ci d’un phénomène et/ou d’une sous-tâche particulièrement difficiles, ou encore que les notions de domaine (médical, juridique, scientifique, …) / de genre (littéraire, informel, …) / de registre (soutenu, familier) ou enfin de modalité (écrite, orale) ont une pertinence classificatoire sur une tâche A mais pas sur une tâche B.

Ce stage sera consacré à l’identification et à l’analyse des descripteurs linguistiques pertinents pour la classification textuelle dans le cadre de la reconnaissance automatique d’entités nommées (REN) en français.

Le stage se déroulera dans l'équipe PASTIS du LIASD à l'Université Paris 8 (Saint-Denis, 93). Le stage peut commencer entre mars et avril 2023 et durera 5 ou 6 mois. Un bureau sera mis à disposition du ou de la stagiaire et un ordinateur portable sera fourni pour la durée du stage, si besoin. La rémunération correspond à la gratification de stage en vigueur (3,90€/heure soit ~600€/mois).

Ce stage s'adresse aux étudiant·es de Licence 3 ou Master 1 ou 2 en traitement automatique des langues, mais également en informatique pour des personnes intéressées par la langue naturelle. Sont attendues des compétences en programmation Python pour l’analyse textuelle. Des connaissances d’outils TAL seront appréciées (outils fondés sur l’apprentissage, classifieurs, outils statistiques de lexicométrie), de même qu'une curiosité linguistique et volonté de tester de nouvelles méthodes.

Candidatures : à envoyer à Alice Millour <am at up8.edu> avec un CV et une lettre de motivation.

Plus d'information (PDF) : Caractérisation objective des domaines/genres/registres/modalités pour le TAL : le cas de la reconnaissance des entités nommées en français.

L’écosystème du crowdfunding présente un intérêt particulier de par la multitude des projets proposés et le financement participatif des “foules”. Les descriptifs des activités et projets proposés sur les plateformes de crowdfunding sont différents des descriptions des produits et des services sur les sites des entreprises. Nous voulons identifier et analyser le contexte dans lequel l’innovation non technologique est représentée dans ces descriptifs.

Sujet du stage :

• Création automatique d’un lexique multilingue dont les termes désignent l’innovation non technologique (initialement en anglais et en français et par la suite en d’autres langues présentes sur les sites de plus de 4000 entreprises).
• Étude comparative contextuelle des termes désignant l’innovation non technologique, issus de deux corpus
  différents : un corpus composé de textes extraits de sites web des entreprises participantes et un autre corpus
  composé de textes issus des sites de crowdfunding (projets collaboratifs innovants).

Le stage se déroulera dans l'équipe PASTIS du LIASD à l'Université Paris 8 (Saint-Denis, 93). Le stage peut commencer entre mars et avril 2023 et durera 5 ou 6 mois. Un bureau sera mis à disposition du ou de la stagiaire et un ordinateur portable sera fourni pour la durée du stage, si besoin. La rémunération correspond à la gratification de stage en vigueur (3,90€/heure soit ~600€/mois).

Ce stage s'adresse aux étudiant·es de master 1 ou 2 ou étudiant·s ingénieurs en informatique, avec des connaissances sur les techniques de scraping, les méthodes d’apprentissage profond et les modèles de type BERT, un bon niveau en programmation Python (avec les framework Pytorch, Tensorflow). Une connaissances d’outils TAL sera appréciées (outils fondés sur l’apprentissage, modèles de langue, classifieurs, si possible outils statistiques de lexicométrie).

Candidatures : à envoyer à Revekka Kyriakoglou <kyriakoglou at up8.edu> et Alice Millour <am at up8.edu> avec un CV et une lettre de motivation.

Plus d'information (PDF) : Stage CLexIC.

L'objectif de ce stage est d'utiliser le cadre formel Capacity pour modéliser, étudier, et caractériser le contrôle sur les données personnelles offert par le système de transaction GNU Taler. Il faudra pour cela mettre en œuvre une installation complète de GNU Taler (bureau de change, marchand, portefeuille client), modéliser ce système formellement avec Capacity, puis instrumentaliser les implémentations des logiciels de l'installation pour les faire générer des traces d'évènements concrets qui seront utilisable pour caractériser le niveau de contrôle effectivement offert par GNU Taler à ses utilisateur·ices à l'aide de l'implémentation de Capacity en cours de développement dans le projet ReComp en collaboration avec l'équipe ACASA du LIP6.

Le stage se déroulera dans l'équipe PASTIS du LIASD à l'Université Paris 8 (Saint-Denis, 93). Le stage peut commencer entre janvier et avril 2023 et durera 5 ou 6 mois. Un bureau sera mis à disposition du ou de la stagiaire et un ordinateur portable sera fourni pour la durée du stage, si besoin. La rémunération correspond à la gratification de stage en vigueur (3,90€/heure soit ~600€/mois).

Le ou la candidat·e idéal·e est étudiant·e en M1 ou M2 informatique (ou équivalent), a des appétences pour la formalisation et l'abstraction, ainsi que des compétences en programmation et en administration système. Seront également appréciés des connaissances et intérêts personnels pour les libertés numériques et la privacy.

Candidatures : à envoyer à Pablo Rauzy <pr at up8.edu> avec un CV et une lettre de motivation.

Plus d'information (PDF) : Étude du contrôle sur les données personnelles dans GNU Taler à l'aide de Capacity.

The "Graphes, Reconnaissabilité, Apprentissage et Symétries" (GRAS) project has as main goal to study the link between theoretical games and computer games.
More precisely, it tries to provide solutions by combining tree search and machine learning and to use dedicated or general properties of games in the perspective of transfer learning. It also tries to provide better general player.
The theoretical side of the project aims to study combinatorial games, to state properties and to provide proofs of these properties. The practical side aims to solve games with imperfect information, by determining the best move that corresponds to the optimal strategy.

Le projet MetaMoi propose d’étudier et de concevoir un nouveau modèle d’interactions au travers d’un avatar de soi. Dans le domaine des applications informatiques, l’avatar était, par le passé, un assistant pour de l’initiation, de l’aide à la pratique, du dépannage ou encore des astuces d’utilisation. Dans le domaine des jeux vidéos, les avatars sont devenus des représentations des joueurs dans des méta-univers. Avec les réseaux sociaux, les médias, la communication, les jeux vidéos et les mondes virtuels connectés, les avatars vont devenir des représentations de nous même, pilotés par chacun ou pouvant agir et interagir en notre nom, à notre place, comme nous le ferions ou selon un modèle de comportement choisi. Il s’agit donc de définir comment nous représenter, comment représenter nos expressions, comment permettre aux programmes d’apprendre à réagir comme nous le ferions.

Les objectifs visés par ce projet abordent donc de multiples problématiques pour lesquels la recherche et l’élaboration de nouveaux modèles seront nécessaires. Chaque partie produira ainsi ses propres résultats et publications scientifiques en lien direct avec le domaine sous-jacent. L’agrégation totale ou partielle de ces parties permettra de produire des résultats scientifiques en lien avec d’autres domaines comme la santé, l’éducation ou la psychologie.

Two tenured positions

We have two opened positions to be filled by september 2022:

• an associate professor position (MCF) with an “AI and modeling” profile, and
• a full-time computer science teaching position (PRAG).

Two one-year teaching and research contracts

More information here.

Postdoc in the ReComp project

We have a 1-year postdoc position opened in the ReComp project:
Modélisation du respect de la vie privée dans des raisonnements éthiques formels (link to job description).

The PASTIS research group is glad to offer their warmful congratulations to Patrick Gikunda who successfully defended his PhD
entitled “Precipitation Forecasting with Deep Transfer Active Learning for Agricultural Adaptation”.
His scholarship has been supported by the Ministry of European and Foreign Affairs.
We hope that we will keep in touch with Patrick for future research projects! Congrats again!

We have five opened positions to be filled by september 2021:

• a full professor position (PR),
• an associate professor position (MCF),
• a full-time teaching position (PRAG), and
• two one-year research & teaching contracts (ATER).

More information about those (in French) are available on our department news page.
Please get in touch with Pablo Rauzy <pr at up8.edu> if interested.

Our research group has a new name, PASTIS (Programming, Artificial intelligence, Security, Texts, Images, Simulations), and a new web page, welcome here ☺.