Proposition th
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2013-07-25
La thèse proposée se déroulera au centre de mathématiques appliquées (CMA) de MINES ParisTech, situé à Sophia Antipolis.
Un systeme de systemes est un ensemble de systemes autonomes et interconnectes dont le but est d'assurer des fonctions que les systemes individuels ne pourraient satisfaire a eux seuls. Citons comme exemples, la smart grid, les reseaux de capteurs deployes sur des zones de surveillance, les systemes autonomes dont l'interconnexion hierarchique cree l'Internet, etc. Pour modeliser ces systemes, il est necessaire de representer chaque entite dans son environnement, de tenir compte des interactions et des mecanismes de communication les
liant avec les autres entites. Les volumes de donnees echangees sont enormes (big data). Aujourd'hui, les techniques issues du traitement de l'information, du machine learning et de l'informatique distribuee, sont utilisees pour traiter ces donnees. Cependant, elles necessitent des ressources de calcul et de memoire de plus en plus importantes et conduisent a des heuristiques pour resoudre les problemes.
La theorie de la recherche (search theory) constitue une branche a part
entiere de la recherche operationnelle. Son but general est l'optimisation de l'effort de recherche d'un objet (fi xe, de mouvement conditionnellement deterministe, Markovien, reactif) ou, de facon plus generale, de l'information cachee par cet objet/adversaire (son type). Les eff orts de recherche sont a entendre a un sens large : cela peut etre le temps passe dans une zone, l'envoi d'observateurs, des alternances de phases de communication, plus ou moins couteuses, et de phases d'evaluation, etc. Elle peut etre vue comme une alternative aux techniques actuelles pour extraire les informations de maniere efficace.
Au sens initial de la search theory, il s'agit avant tout d'un probleme de
plani cation des eff orts de recherche ; ce qui signi fie que pour une recherche multiperiodes, il n'y a pas d'adaptativite de la repartition des eff orts de recherche aux resultats obtenus aux periodes precedentes. Les approches classiques de la search theory supposent que le(s) chercheur(s) dispose(nt) d'un a priori sur le comportement spatio temporel de l'objet ou, de facon plus generale, sur le type de cet objet/adversaire. Si ce n'est pas le cas, il est usuel de faire appel
a la theorie des jeux matriciels. Une approche complementaire peut consister a apprendre l'information cachee (sur la localisation de l'objet ou, de facon plus generale, sur son type) et a s'adapter au fi l du jeu (cf. bandits manchots, fusion d'avis d'experts, etc.).
Une application particuliere de la search theory, sur laquelle cette these
propose de se concentrer, concerne la recherche d'information. La fonctionnelle objectif du probleme d'optimisation de la repartition des efforts de recherche est cette fois liee a l'information que l'on peut deduire du deploiement de moyens de recherche.
Dans cette these, nous proposons de repondre aux questions suivantes :
*Comment adapter les e fforts de recherche du chercheur en utilisant l'information online ?
*Comment cette strategie est-elle modi ee si l'on suppose que les sources d'information reagissent aux interactions avec le chercheur ?
*Dans le cas ou plusieurs chercheurs sont en interaction, comment representer les echanges d'information entre eux ?
*Quel est l'impact de la forme de la strategie d'apprentissage utilisee (distribuee, collaborative, etc.) sur les performances du systeme ?
*Quel est l'impact de l'organisation (centralisee, decentralisee, hierarchique, etc.) du systeme sur ses performances ?
*Comment visualiser dynamiquement l'incertitude associee a la localisa-
tion de l'objet ou, de facon plus generale, a la connaissance du type de
l'objet/adversaire ?
Envoyer cv et lettre de motivation à Hélène Le Cadre (helene.le_cadre@mines-paristech.fr).
Date limite de candidature: 15 septembre 2013
Un systeme de systemes est un ensemble de systemes autonomes et interconnectes dont le but est d'assurer des fonctions que les systemes individuels ne pourraient satisfaire a eux seuls. Citons comme exemples, la smart grid, les reseaux de capteurs deployes sur des zones de surveillance, les systemes autonomes dont l'interconnexion hierarchique cree l'Internet, etc. Pour modeliser ces systemes, il est necessaire de representer chaque entite dans son environnement, de tenir compte des interactions et des mecanismes de communication les
liant avec les autres entites. Les volumes de donnees echangees sont enormes (big data). Aujourd'hui, les techniques issues du traitement de l'information, du machine learning et de l'informatique distribuee, sont utilisees pour traiter ces donnees. Cependant, elles necessitent des ressources de calcul et de memoire de plus en plus importantes et conduisent a des heuristiques pour resoudre les problemes.
La theorie de la recherche (search theory) constitue une branche a part
entiere de la recherche operationnelle. Son but general est l'optimisation de l'effort de recherche d'un objet (fi xe, de mouvement conditionnellement deterministe, Markovien, reactif) ou, de facon plus generale, de l'information cachee par cet objet/adversaire (son type). Les eff orts de recherche sont a entendre a un sens large : cela peut etre le temps passe dans une zone, l'envoi d'observateurs, des alternances de phases de communication, plus ou moins couteuses, et de phases d'evaluation, etc. Elle peut etre vue comme une alternative aux techniques actuelles pour extraire les informations de maniere efficace.
Au sens initial de la search theory, il s'agit avant tout d'un probleme de
plani cation des eff orts de recherche ; ce qui signi fie que pour une recherche multiperiodes, il n'y a pas d'adaptativite de la repartition des eff orts de recherche aux resultats obtenus aux periodes precedentes. Les approches classiques de la search theory supposent que le(s) chercheur(s) dispose(nt) d'un a priori sur le comportement spatio temporel de l'objet ou, de facon plus generale, sur le type de cet objet/adversaire. Si ce n'est pas le cas, il est usuel de faire appel
a la theorie des jeux matriciels. Une approche complementaire peut consister a apprendre l'information cachee (sur la localisation de l'objet ou, de facon plus generale, sur son type) et a s'adapter au fi l du jeu (cf. bandits manchots, fusion d'avis d'experts, etc.).
Une application particuliere de la search theory, sur laquelle cette these
propose de se concentrer, concerne la recherche d'information. La fonctionnelle objectif du probleme d'optimisation de la repartition des efforts de recherche est cette fois liee a l'information que l'on peut deduire du deploiement de moyens de recherche.
Dans cette these, nous proposons de repondre aux questions suivantes :
*Comment adapter les e fforts de recherche du chercheur en utilisant l'information online ?
*Comment cette strategie est-elle modi ee si l'on suppose que les sources d'information reagissent aux interactions avec le chercheur ?
*Dans le cas ou plusieurs chercheurs sont en interaction, comment representer les echanges d'information entre eux ?
*Quel est l'impact de la forme de la strategie d'apprentissage utilisee (distribuee, collaborative, etc.) sur les performances du systeme ?
*Quel est l'impact de l'organisation (centralisee, decentralisee, hierarchique, etc.) du systeme sur ses performances ?
*Comment visualiser dynamiquement l'incertitude associee a la localisa-
tion de l'objet ou, de facon plus generale, a la connaissance du type de
l'objet/adversaire ?
Envoyer cv et lettre de motivation à Hélène Le Cadre (helene.le_cadre@mines-paristech.fr).
Date limite de candidature: 15 septembre 2013