Doctorant F/H Théorie des bandits pour le suivi personnalisé de patients.

The offer description be low is in French

Contract type : Fixed-term contract

Level of qualifications required : Graduate degree or equivalent

Fonction : PhD Position

About the research centre or Inria department

Le centre Inria Université de Lille, créé en 2008, emploie 360 personnes dont 305 scientifiques répartis dans 15 équipes de recherche. Reconnu pour sa forte implication dans le développement socio-économique de la région Hauts-De-France, le centre Inria de l'Université de Lille poursuit une relation étroite avec les grandes entreprises et les PME. En favorisant les synergies entre chercheurs et industriels, Inria participe au transfert de compétences et d'expertises dans le domaine des technologies numériques et donne accès au meilleur de la recherche européenne et internationale au profit de l'innovation et des entreprises, notamment dans la région.

Depuis plus de 10 ans, le centre Inria de l'Université de Lille est situé au cœur de l'écosystème universitaire et scientifique de Lille, ainsi qu'au cœur de la Frenchtech, avec un showroom technologique basé avenue de Bretagne à Lille, sur le site d'excellence économique d'EuraTechnologies dédié aux technologies de l'information et de la communication (TIC).

Context

Le projet BIP-UP financé par l'ANR débute le 1er janvier 2023 et durera 4 années. BIP-UP s'appuie sur une collaboration existant depuis plusieurs années entre l'équipe Inria Scool, dirigée par Philippe Preux et l'unité INSERM 1190 localisée au CHU de Lille, dirigée par François Pattou, tous deux professeurs à l'Université de Lille.
Cette collaboration a pour objectif d'étudier l'exploitation de données de santé pour le suivi personnalisé de patient après intervention chirurgicale. L'espoir est que les données de santé collectées par différents acteurs permettent de passer d'un protocole de suivi identique pour tous les patients à un protocole personnalisé qui, en étant adapté à chaque patient, serait mieux suivi par les patients, avec donc un meilleur bénéfice pour leur santé.
Débutée en 2019, cette collaboration a déjà porté ses fruits. D'une part, ces 3 années de travail nous ont permis de mieux identifier et caractériser les problèmes à aborder et des voies pour les aborder. D'autre part, outre des personnels permanents dans les deux équipes, un ingénieur, un doctorant et un post-doc ont réalisé des travaux préliminaires significatifs.
Un aspect particulièrement passionnant de ce contexte de travail est l'ancrage sur le terrain puisque l'équipe INSERM est en contact direct avec des patients (consultation, opération, suivi) et est bien entendu experte sur les aspects médicaux liés à la pathologie opérée.

Assignment

 

Nous avons exprimé le problème à résoudre sous la forme d'un problème de bandit particulier. Ses caractéristiques principales sont~: problème de bandit contextuel, nécessitant la prise en compte du risque (pour le patient), absence de simulateur pour entraîner les algorithmes et données disponibles en quantité limitée, une distribution des retours non gausienne.
Sans que cela ait clos ces sujets, la thèse en cours (Patrick Saux, 2020--2023) a permis d'avancer sur le sujet de la prise de risque et des distributions de retours non gausiennes. La prise en compte du risque demeure un sujet sur lequel il reste beaucoup à faire. De nombreux points restent à définir et travailler dans le projet BIP-UP :

  • modélisation précise comme un problème de bandits ; ce point inclut la définition opérationnelle de la notion de récompense.
  • développement de la théorie sur les, ou certains des, aspects cités ci-dessus caractérisant le problème concret étudié.
  • étude de la mise en pratique en tenant compte des données dont nous disposons et des données dont on pourrait disposer.
  • conception/réalisation d'une preuve de concept.

Main activities

activités de recherche menant à l'obtention d'un diplôme de doctorat.

Skills

Nous attendons des candidatures provenant de personnes ayant un master 2 ou un diplôme d'ingénieur. Une partie importante de la formation suivie est constituée d'apprentissage automatique, théorie de la prise de décision séquentielle dans l'incertain (bandit, apprentissage par renforcement).

La candidature idéale pour cette thèse allie :

  • de bonnes connaissances en probabilités et en statistiques seront nécessaires pour étudier formellement les propriétés et les garanties que l'on peut obtenir pour les algorithmes qui seront proposés. Des connaissances sur la théorie des bandits ou l'apprentissage par renforcement seront un plus pour la candidature.
  • un intérêt, et des connaissances, pour l'analyse de données médicales qui peuvent être utilisées pour entraîner les algorithmes de bandits. Des connaissances dans toutes les méthodes de fouille de données (apprentissage supervisé et non supervisé) sont donc plus que bienvenues. Ainsi, une bonne connaissance de R ou de python avec ses paquetages d'analyse de données est plus que bienvenue.

Lecture de l'anglais indispensable et capacité à présenter à l'oral et par écrit en anglais nécessaires.

Benefits package

  • 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 et aménagement du temps de travail
  • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
  • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
  • Accès à la formation professionnelle
  • Sécurité sociale

Remuneration

1ère et 2ème année : 2051 € mensuel brut

3ème année : 2158 € mensuel brut