Offre Post-Doc Détection Efficace en Données d'Images et de Vidéos Générées par IA à l'Aide de Modèles de Fondation Multimodaux H/F - CNRS

Description du Poste Les Missions Avec les progrès rapides de l'IA (intelligence artificielle) générative, il est désormais très facile de créer des images et des vidéos synthétiques de haute qualité. Ces contenus générés par IA peuvent être exploités à des fins malveillantes, notamment pour la diffusion de fausses informations ou la désinformation. Il est donc crucial de développer des outils d'analyse forensique fiables, capables de distinguer les images et vidéos réelles de celles générées artificiellement. Idéalement, ces outils devraient être efficace en données, c'est-à-dire nécessiter peu ou pas de données d'entraînement, et faire preuve d'une forte capacité de généralisation face à des données inconnues. Dans le cadre de ce projet postdoctoral, nous aborderons ce défi complexe mais essentiel en tirant parti de puissants modèles de fondation multimodaux combinés à des méthodes d'apprentissage non supervisées ou faiblement supervisées appropriées, applicables aussi bien aux images qu'aux vidéos. L'Activité - Réaliser un bref état de l'art couvrant à la fois la forensique multimédia efficace en données et les modèles de fondation multimodaux.- Piloter, en collaboration avec le superviseur, la tâche principale consistant à utiliser des modèles de fondation multimodaux pour détecter des images générées par IA. L'accent sera mis sur des méthodes ne nécessitant pas d'entraînement ou reposant sur une supervision faible, exploitant les représentations puissantes apprises par les modèles de fondation.- Valider les méthodes développées à l'aide de benchmarks standards, en évaluant spécifiquement leur capacité de généralisation à un large éventail de données générées par IA.- Rédiger des articles résumant les méthodes développées et les soumettre aux conférences et revues appropriées.- En tant que tâche secondaire, étendre et valider les méthodes développées pour la détection de vidéos générées par IA. Votre Profil Compétences - Les candidats doivent être titulaires d'un doctorat en informatique, en mathématiques appliquées, en analyse de données ou dans un domaine connexe.- Ils doivent démontrer une solide expérience en apprentissage profond et/ou en apprentissage automatique appliqués aux images et aux vidéos.- Une expérience en forensique multimédia serait un atout.- Les candidats doivent faire preuve d'une grande motivation, maîtriser la programmation en Python et posséder d'excellentes compétences en communication. Votre Environnement de Travail Le GIPSA-lab est une unité de recherche commune CNRS, Grenoble-INP (Institut de Technologie de Grenoble), Université de Grenoble conventionnée par l'Inria et l'Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble.Avec 350 personnes dont environ 150 doctorants, GIPSA-lab est une unité de recherche multidisciplinaire développant à la fois des recherches fondamentales et appliquées sur des signaux et des systèmes complexes.GIPSA-lab développe des projets dans les domaines stratégiques de l'énergie, de l'environnement, de la communication, des systèmes intelligents, de la vie et de la santé et de l'ingénierie linguistique.Par ses activités de recherche, GIPSA-lab maintient un lien constant avec l'environnement économique grâce à un partenariat fort avec les entreprises.Le personnel du GIPSA-lab est impliqué dans l'enseignement et la formation dans les différentes universités et écoles d'ingénieurs de l'agglomération grenobloise (Université Grenoble Alpes).GIPSA-lab est internationalement reconnu pour la recherche réalisée en Automatique et Sûreté du Système, Sciences des Données ( l'Information et de l'Image du Signal), Parole et Cognition. L'unité développe sa recherche au travers de 11 équipes organisées en 4 départements de recherche :.Automatique et Sûreté du Système.Sciences des Données .Géométries, Apprentissage, Information et Algorithmes.Paroles et CognitionLe GIPSA-lab regroupe 150 permanents et environ 250 non permanents (doctorants, post-doctorants, chercheurs invités, stagiaires en master...)Le projet proposé sera mené au sein de l'équipe ACTIV (Apprentissage, Classification et Traitement d'Images et de Vidéos, https://www.gipsa-lab.grenoble-inp.fr/en/team/activ) du Département Science des Données du GIPSA-lab. L'équipe de recherche ACTIV et le responsable du projet possèdent plus de 15 ans d'expérience en recherche dans les domaines de la forensique numérique et de l'apprentissage automatique appliqué. La langue de travail pourra être le français ou l'anglais Contraintes et risques NEANT Rémunération et avantages Rémunération 3 041,58 € brut mensuels Congés et RTT annuels 44 jours Pratique et Indemnisation du TT Pratique et indemnisation du TT Transport Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€ À propos de l'offre Référence de l'offre UMR5216-VIRFAU-062 Section(s) CN / Domaine de recherche Physique des matériaux : structure et dynamique Expérience souhaitée 1 à 4 années À propos du CNRS Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement. Le CNRS Les métiers de la recherche