Thèse Architectures d'IA Multimodales Souveraines et Sécurisées Via une Interaction Humain-Machine Multisensorielle H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : IBISC - Informatique, BioInformatique, Systèmes Complexes Direction de la thèse : Malik MALLEM ORCID 0000000224717028 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-07-15T23:59:59 Ce projet doctoral à l'image de la convention de formation par la recherche en administration
(COFRA) mise en place par le MESRE incitant à la préparation de doctorat dans les administrations publiques afin de permettre via la recherche la rénovation de l'action publique.
L'objectif de cette thèse est de lever les verrous scientifique et technologique de l'IA souveraine et cybersécurisée. Il s'agit de concevoir des architectures d'IA capables de s'exécuter de bout en bout (entraînement distribué et inférence) au sein d'environnements d'exécution sécurisés.
Ce projet de recherche vise à concevoir un modèle d'IA local sécurisé capable d'analyser en temps réel le flux vidéo d'un utilisateur afin d'assurer une double fonction :
- d'une part, maintenir une authentification biométrique continue (garantie d'authenticité et détection de l'utilisateur afin de contourner les robots malveillants) ;
- d'autre part, décoder les expressions micro-faciales, la dynamique du regard, l'émotion pour anticiper l'état cognitif ou l'intention d'interaction de l'utilisateur.
Cette thèse vise à développer une IA souveraine et sécurisée, capable d'exécuter entraînement et inférence dans des environnements sécurisés.
L'objectif est de créer un modèle local analysant le flux vidéo pour l'authentification biométrique et l'anticipation de l'état cognitif de l'utilisateur.
Le déploiement de ce travail se fera au sein du système d'information d'une administration publique.
Objectifs Scientifiques et Verrous à Lever
1. Souveraineté et Contraintes Matérielles (Edge AI) : Développer des architectures de modèles profonds de type Vision-Language-Action (VLA) capables de s'exécuter de bout en bout sans perte significative de précision [1],[2].
2. Authentification Continue et Robustesse (facial anti-spoofing) : Concevoir des algorithmes capables de valider en continu l'identité de l'opérateur et de contrer les attaques par présentation (deepfakes, masques, photos) en flux direct[3].
3. Informatique Affective et Anticipation Cognitive : Modéliser le lien entre les expressions faciales, les mouvements oculaires (gaze tracking), l'émotion [4],[5], [6] , [7] et la charge mentale ou l'intention de l'utilisateur pour adapter dynamiquement la réponse de l'IA.
Le doctorant analysera l'état de l'art sur les architectures d'IA existantes prenant en compte les caractéristiques biométriques de l'utilisateur.
A partir de cette analyse, il approfondira les modalités reconnaissance des actions/émotions, de l'utilisateur, les plus pertinentes pour répondre à la problématique posée.
Une série d'expérimentations seront menées pour tester la stratégie développée et porteront sur plusieurs scénarii dans le contexte d'utilisation de chatbot d'IA au sein de l'administration publique.