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[AAP] Appel à projets de recherche doctorale co-encadrés en Île-de-France

L’Île-de-France rassemble certaines des plus grandes communautés scientifiques et industrielles au monde en mathématiques, en informatique et en intelligence artificielle. Dans cet environnement d’exception, les quatre principaux instituts d’IA – DATAIA, Hi! PARIS, PRAIRIE et SCAI – unissent leurs forces au sein du programme francilien DIM « AI4IDF ». Leur objectif : structurer et animer la communauté scientifique, tout en offrant aux partenaires industriels et internationaux une vision cohérente des atouts uniques de la région.

Le programme scientifique d’AI4IDF vise à repousser les frontières de la recherche en intelligence artificielle, en plaçant l’humain au cœur de ses préoccupations. Il s’articule autour de quatre axes majeurs :

  1. Apprentissage et optimisation
  2. Traitement du langage naturel et interaction humaine
  3. Robotique, mouvement et interaction avec l’humain
  4. IA au service de la société : santé, éducation et création

Informations pratiques

Dépôt des dossiers :
Format PDF ;
À l’adresse ai4idf_call_2024[at]inria[point]fr ;
Avant le 11 avril 2025 à 13h00.

Contenu du dossier :
Projet de recherche doctorale (contexte, objectif, justification de l’approche scientifique, adéquation aux thématiques AI4IDF) ;
En anglais ou en français ;
Maximum 3 pages, interligne simple ;
Encadrement et rôle des encadrants ;
Instituts des co-encadrants ;
CV ;
École doctorale choisie.

Critères d’évaluation :
Excellence du sujet ;
Pertinence au regard du programme du DIM AI4IDF ;
Excellence du profil et adéquation du profil au sujet ;
Motivation pour rejoindre le programme ;
Mobilité internationale ou industrielle proposée ;
Clarté du programme de travail envisagé.

Communication des résultats : fin mai


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Florence Perret (14 mars 2025). [AAP] Appel à projets de recherche doctorale co-encadrés en Île-de-France. Carnet de recherche. Consulté le 29 avril 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/13h2b


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