Doctorant F/H DOCTORANT H/F Understanding the Generalization of Generative Models
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 de Lyon est le 9ème centre de recherche Inria. Créé en janvier 2022, il regroupe environ 410 personnes au sein de 20 équipes de recherche et des services supports à la recherche.
Ses équipes sont localisées à Villeurbanne, à Lyon Gerland, Lyon Bron ainsi qu’à Saint-Etienne.
Le centre de Lyon est présent dans les domaines du logiciel, du calcul distribué et haute performance, des systèmes embarqués, du calcul quantique et de respect de la vie privée dans le monde numérique, mais aussi de la santé et de la biologie numériques.
Assignment
Offre de thèse au sein de l'équipe OCKHAM, co-encadrée par Mathurin Massias (CR INRIA) et Quentin Bertrand (CR Inria, équipe Malice). Détails scientifiques de l'offre : https://mathurinm.github.io/assets/pdf/phd_gen.pdf
Missions
Les modèles génératifs sont une branche de l'apprentissage automatique qui vise à capturer la structure sous-jacente d'une distribution de données empirique afin de produire de nouveaux échantillons réalistes. Contrairement aux tâches traditionnelles de classification, qui apprennent des frontières de décision pour catégoriser les entrées, les modèles génératifs sont conçus pour créer de nouveaux échantillons synthétiques qui ressemblent à ceux de l'ensemble d'entraînement.
Les modèles génératifs comprennent notamment les autoencodeurs variationnels, les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles de diffusion. Ces approches ont démontré un succès remarquable dans la synthèse de données réalistes dans des domaines très variés. Aujourd'hui, les modèles génératifs les plus avancés sont capables de produire des contenus multimodaux pratiquement indiscernables de ceux créés par des humains, qu'il s'agisse de texte, d'images, d'audio ou de vidéos.
Le modèle génératif idéal devrait être facile à entraîner, produire des échantillons de haute qualité et permettre une génération rapide. Les méthodes récemment proposées, telles que les modèles de diffusion et le conditional flow matching, sont particulièrement stables pendant l'entraînement et ont montré une remarquable efficacité pratique en termes de complexité d'échantillonnage : les modèles génératifs profonds modernes, comptant plusieurs millions de paramètres, semblent capables de générer de nouvelles images même à partir de jeux de données d'entraînement de taille modérée, par exemple de l'ordre de 10 000 images.
L'objectif de la thèse est de mieux comprendre pourquoi les modèles de diffusion et de flow matching présentent une capacité de généralisation aussi remarquable.
Responsabilités : La personne recrutée effectuera dans un premier temps un travail de bibliographie sur les références jointes à l'offre de thèse, avant d'implémenter les premieres approches envisagéés, de les benchmarker et de les perfectionner empiriquement. En paralèlle, une étude théorique des modèles de flow matching et de diffusion sera menée.
Main activities
Principales activités :
- développement de nouvelles techniques d'netraînement et de génération pour les modèles génératifs
- écriture d'articles scientifiques
- dissémination des travaux via la publication de librairies python open source
- communication orale dans des congrès
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 (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
- Mutuelle et prévoyance avec participation employeur
Remuneration
2 300 € brut mensuel
General Information
- Theme/Domain :
Optimization, machine learning and statistical methods
Statistics (Big data) (BAP E) - Town/city : Lyon
- Inria Center : Centre Inria de Lyon
- Starting date : 2026-10-01
- Duration of contract : 3 years
- Deadline to apply : 2026-08-10
Warning : you must enter your e-mail address in order to save your application to Inria. Applications must be submitted online on the Inria website. Processing of applications sent from other channels is not guaranteed.
Instruction to apply
Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site inria.
Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.
Defence Security :
This position is likely to be situated in a restricted area (ZRR), as defined in Decree No. 2011-1425 relating to the protection of national scientific and technical potential (PPST).Authorisation to enter an area is granted by the director of the unit, following a favourable Ministerial decision, as defined in the decree of 3 July 2012 relating to the PPST. An unfavourable Ministerial decision in respect of a position situated in a ZRR would result in the cancellation of the appointment.
Recruitment Policy :
As part of its diversity policy, all Inria positions are accessible to people with disabilities.
Contacts
- Inria Team : OCKHAM
-
PhD Supervisor :
Massias Mathurin / mathurin.massias@inria.fr
The keys to success
Vous pouvez donner là, un portrait à "gros traits" du (de la) collaborateur(trice) attendu(e) : ce que vous voyez comme nécessaire et suffisant et qui peut associer :
- goûts et appétences,
- domaine d'excellence,
- éléments de personnalité ou de caractère,
- savoir et savoir faire transversaux...
Cette rubrique permet de compléter et alléger (réduire) la liste plus formelle des compétences :
- "Se sentir à l'aise dans un environnement de dynamique scientifique, aimer apprendre et écouter sont des qualités essentielles pour réussir cette mission."
- " Passionné(e) par l'innovation, avec une expertise dans le développement Ruby on Rail et une grande capacité de conviction. Une thèse dans le domaine *** constitue un réel atout."
About Inria
Inria, the French national institute for research in digital science and technology, supports the French government in national research and innovation strategies in the digital field, acting as Digital Programs Agency. Inria leads over 300 research and innovation projects with its 3,500 scientists, engineers, and support staff, in partnership with universities and the digital ecosystem (businesses, entrepreneurs, and public stakeholders). Together, we explore strategic fields such as artificial intelligence, cybersecurity, quantum computing, cloud technologies, digital transformation in healthcare, digital twins, and digital technologies for defence. We develop practical solutions such as software, tech startups, partnerships with national companies, and cutting-edge training programmes. Our goal is to drive scientific, technological, and industrial excellence to ensure France’s digital sovereignty.