Nous recherchons des candidat.es motivé.s pour une thèse en
IA/Interaction vocale sur le thème :

Transformer et renforcer pour l?apprentissage des agents conversationnels vocaux

Le challenge principal que nous souhaitons porter dans la thèse est de permettre une
adaptation sur une tâche particulière des capacités d?un modèle neuronal profond de type
Transformer pré-entraîné, notamment pour l?élaboration d?un agent conversationnel. Des
approches par transfert d?apprentissage ont déjà été initiées mais leurs résultats sont
contrastés et doivent être renforcés. Deux axes majeurs sont identifiés pour la thèse :
- élaborer des stratégies efficaces en échantillons pour permettre le recours à des
apprentissages par renforcement, en particulier dans le cadre de l?apprentissage en
continu (continual learning) d?un agent conversationnel ;
- augmenter les capacités de telles machines à faire face à des entrées bruitées, telles
que des échanges vocaux avec un utilisateur, plus naturels et comprenant de nombreux
écarts vis-à-vis de l?écrit ainsi que des erreurs liées à la transcription automatique de
parole.

Les approches envisagées reposent sur les paradigmes les
plus avancés du Machine Learning (incluant deep learning et
reinforcement learning). Le sujet et les conditions de candidature sont
détaillés dans le PDF joint.

L'acceptation du candidat sera validée par un concours au sein de
l'Ecole Doctorale 536 d'Avignon Université. Les réponses
doivent nous parvenir de préférence **avant le 15 mai**.