Publiée 23 juillet 2026
Doctorant F/H Apprentissage en ligne garantie
Inria
Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes 38000, France
CDI
A propos du centre ou de la direction fonctionnelle
Le Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes, regroupe un peu moins de 450 personnes réparties au sein de 26 équipes de recherche et 9 services support à la recherche.
Son effectif est distribué sur 3 campus à Grenoble, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Grenoble Alpes, CNRS, CEA, INRAE, ...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire.
Présent dans les domaines du calcul et grands systèmes distribués, logiciels sørs et systèmes embarqués, la modélisation de l'environnement à différentes échelles et la science des données et intelligence artificielle, le Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes participe au meilleur niveau à la vie scientifique internationale par les résultats obtenus et les collaborations tant en Europe que dans le reste du monde.
Contexte et atouts du poste
Dans le cadre d'un partenariat (vous pouvez choisir entre)
L' objectif est de
développer des modèles robustes d'apprentissage par renforcement appliqué à du contrôle de production ou consomation électrique.
Mission confiée
L'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) est devenu un paradigme fondamental pour la prise de décision séquentielle en environnement incertain, permettant à des agents d'apprendre des comportements optimaux par interactions successives avec leur environnement. Cependant, il subsiste un écart important entre les analyses théoriques, qui se concentrent principalement sur des espaces d'états et d'actions finis, et les applications pratiques, qui reposent sur des modèles paramétriques de grande dimension.
L'objectif de cette thèse est d'étudier l'apprentissage par renforcement épisodique avec des modèles paramétriques. Nous nous concentrerons sur l'approximation multinomiale logistique du noyau de transition. Les principaux défis proposés sont:
Principales activités
Principales activés:
Compétences
Compétences techniques et niveau requis : M2 en informatique / apprentissage ou mathématiques appliqués
Langues : Maitrise de l'anglais (écrit / oral)
Avantages
Rémunération
2200 euros brut /mois, selon le cadre d'emploi Inria.
Le Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes, regroupe un peu moins de 450 personnes réparties au sein de 26 équipes de recherche et 9 services support à la recherche.
Son effectif est distribué sur 3 campus à Grenoble, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Grenoble Alpes, CNRS, CEA, INRAE, ...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire.
Présent dans les domaines du calcul et grands systèmes distribués, logiciels sørs et systèmes embarqués, la modélisation de l'environnement à différentes échelles et la science des données et intelligence artificielle, le Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes participe au meilleur niveau à la vie scientifique internationale par les résultats obtenus et les collaborations tant en Europe que dans le reste du monde.
Contexte et atouts du poste
Dans le cadre d'un partenariat (vous pouvez choisir entre)
- collaboration entre 2 équipes Inria : GHOST et THOTH
- public avec l'institut MIAI
L' objectif est de
développer des modèles robustes d'apprentissage par renforcement appliqué à du contrôle de production ou consomation électrique.
Mission confiée
L'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) est devenu un paradigme fondamental pour la prise de décision séquentielle en environnement incertain, permettant à des agents d'apprendre des comportements optimaux par interactions successives avec leur environnement. Cependant, il subsiste un écart important entre les analyses théoriques, qui se concentrent principalement sur des espaces d'états et d'actions finis, et les applications pratiques, qui reposent sur des modèles paramétriques de grande dimension.
L'objectif de cette thèse est d'étudier l'apprentissage par renforcement épisodique avec des modèles paramétriques. Nous nous concentrerons sur l'approximation multinomiale logistique du noyau de transition. Les principaux défis proposés sont:
- L'application à des modèles non paramétriques et en particulier de dimenson infinie
- L'utisation d'obectif convexe et non linéaire (problème Convex-Utility Reinforcemet Learning -- "CURL"), particulièrement important pour des application au controle
- La robustesse à des misspécifications.
Principales activités
Principales activés:
- Développement d'une théorie mathématique
- Conceptions d'expériences numériques
- Rédaction d'article de recherche
Compétences
Compétences techniques et niveau requis : M2 en informatique / apprentissage ou mathématiques appliqués
Langues : Maitrise de l'anglais (écrit / oral)
Avantages
- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés : 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail (90 jours par an flottants) et aménagement du temps de travail
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Participation employeur mutuelle santé et prévoyance (sous conditions)
Rémunération
2200 euros brut /mois, selon le cadre d'emploi Inria.
