L’Institut DATAIA soutient la recherche en science des données - incluant l’informatique, les mathématiques et les sciences humaines et sociales - au travers d'un appel annuel dédié aux stages de Master 2 (ou équivalents).

Clôturé le 12 novembre, l'appel 2024 a permis de retenir 32 sujets de stage pour 189 mois financés. Les établissements partenaires de l'Institut DATAIA bénéficieront des fonds pour accueillir un stagiaire, pendant 5 à 6 mois.

• CEA/IRFU - MADAM (Machine Learning Algorithm for DArk Matter)

• CEA/CNRGH - Classification et caractérisation des sous types de cancer à partir de données multiomiques et de l’imagerie dans un contexte d’apprentissage fédéré

• CentraleSupélec/GeePs - Diagnostic Intelligent Par réseaux de Neurones Inspirés de la physique et Gestion des incertitudes : application au diagnostic 

• CentraleSupélec/L2S - Gaussian Processes with High-Dimensional Inputs (GPHDI)

• CentraleSupélec/L2S - STELLA (Statistical learning for climate downscaling analysis)

• CentraleSupélec/MICS - CoPPS (Conformal Prediction for Panoptic Segmentation)

• CNRS/Institut de Chimie Physique - BINANOMET (Détermination des propriétés structurales et spectroscopiques de nanoparticules bimétalliques par apprentissage)

• CNRS/LISN, équipe LIPS - GenAlt (Génération automatique de texte alternatif pour des images : vers une accessibilité visuelle améliorée)

• CNRS/IBISC - DATE (développement d’une méthode de phylostratigraphie pour prédire l’âge des gènes)

• CNRS/LISN - AUTOPSY (Automating Cognitive Behavioral Therapy Modules)

• ENS Paris-Saclay/Centre Borelli - maxNN (Fast Maximum Evaluation Via Neural Network For Efficient Time Series Analysis)

• IFPEN - NN4TURBULENCE2 (Généralisation d’un modèle neuronal pour la modélisation sous-maille de la turbulence en mécanique des fluides)

• INRAE Versailles/MIA Paris-Saclay - G-PINN (Physics-Informed Generative Neural Networks for stochastic PDEs)

• INRAE Versailles/MIA Paris-Saclay - MS-PINN (Mechanistic-Statistical modeling with Physics Informed Neural Networks)

• INRAE Versailles/MIA Paris-Saclay - Calibration bayésienne de modèles physiques de thermohydraulique

• INRAE Versailles/MIA Paris-Saclay - AdmixSeg (Développement d’une procédure de segmentation pour la détection d’admixture en génétique des populations)

• INRAE Versailles/MoSAR - CANEth (Combiner Approches Numériques et Ethologiques pour évaluer le bien-être des chèvres laitières)

• INRAE Jouy-en-Josas/MaIAGE - Un cadre stochastique avancé pour simuler des données hologénomiques transgénérationnelles

• INRAE Jouy-en-Josas/MaIAGE - PIVAE (Integrating Physics-Informed Neural Networks and Variational Autoencoders for Enhanced Omics Data Interpretation in Biological Applications)

• INRAE Jouy-en-Josas/MaIAGE - VIRAE (Virtual Immersive Reality Annotation Editor)

• INRAE Jouy-en-Josas/MaIAGE - Le processus de Hawkes (inférence bayésienne, selection de variable et application en épidémiologie végétale)

• INRIA/BOOST - AI-based Assessment of the Cortico- Cardiovascular Interaction for monitoring stress

• INRIA/MIND - ProbREG: Probabilistic Registration for Safe Brain Tumor Resection

• INRIA/TAU - Geometric Deep Learning for Glassy Materials

• INRIA/TAU - Neural Architecture Growth for Frugal Learning

• Université Evry-Val-d'Essonne/IBISC - KG-EDS: Knowledge graphs for early diagnosis of SEPSIS

• Université Paris-Saclay/LISN, équipe bioinfo - AlgARN (Algorithmes de graphes pour la découverte et la classification de motifs structuraux variables dans les molécules d’ARN)

• Université Paris-Saclay/LISN - NO-FaCTS

• Université Paris-Saclay/LISN - Are Large Language Models better than the Symbolic Reasoners for Theory of Mind?

• Université Paris-Saclay/LISN - Data analysis for anomaly detection and noise reduction in Turn by Turn BPMs signals of SuperKEKB main rings

• Université Versailles-Saint-Quentin/DAVID - A novel Integrated FuzzY Learning and GrAph Neural Network Framework Enhanced by EvOlutiOnary Architecture Search for Biomarker 

• Université Versailles-Saint-Quentin/DAVID - ChemoLLMs