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Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences) est un projet unique et structurant qui offre l’opportunité de cofinancer des thèses aux interfaces de l’intelligence artificielle ou du traitement de données massives. Des contrats doctoraux sont proposés à l’ensemble des établissements-membres et associés de PSL, et à leurs partenaires du monde socio-économique.

En plus des formations réalisées dans leur établissement, une formation dédiée sera proposée aux doctorantes et doctorants sur les techniques d’intelligence artificielle ou du traitement de données massives. Les lauréates et lauréats suivront des formations communes et formeront une communauté de recherche proche et dynamique. En vertu de cela, toutes et tous seront invités à participer activement à la vie du projet Artificial Intelligence for the Sciences.

Le porteur scientifique du projet Artificial Intelligence for the Sciences est Bruno Bouchard - Denize, chercheur au CEREMADE, et vice-président recherche à Dauphine - PSL.
Les lauréates et lauréats débuteront leurs thèse à la rentrée universitaire 2023.

Critères d’éligibilité :

• Les candidates et candidats doivent disposer d’un diplôme de Master (ou être en cours d’obtention de ce diplôme) ou avoir un diplôme universitaire reconnu équivalent à un diplôme européen de Master (sanctionnant une durée de 5 ans d’études) à la date de fin de l’appel
• Aucun critère lié à l’âge et à la nationalité ne s’applique mais les candidates/candidats doivent respecter la « règle de mobilité » MSCA : ils ne doivent pas avoir vécu ou suivi leurs études plus de 12 mois en France entre le 30 mars 2020 et 31 mars 2023.
• Les candidates/candidats doivent être disponibles pour un démarrage du programme en septembre 2023.

Documents à fournir par les candidates et candidats dans leur dossier de candidature :

• Une traduction anglaise de leur diplôme de Master (ou d’un diplôme équivalent sanctionnant 5 années d’études supérieures). Une copie du diplôme de Master ou une attestation temporaire seront demandées au moment de l’inscription définitive.
• Un CV international et une lettre de motivation exposant les raisons amenant la/le candidate/candidat à entreprendre un doctorat, à postuler à une offre du programme AI4theSciences et précisant ses projets professionnels
• Deux lettres de référence préparées par des universitaires
• Une lettre de déclaration concernant les règles de mobilité, la disponibilité et les conflits d’intérêt, dûment signée par la/le candidate/candidat (téléchargeable dans le Guide for applicants)

Sélection des candidatures :

Pour la rentrée 2023, quatre bourses doctorales, sur les 10 sujets listés ci-dessous, seront financées.
La sélection des futurs doctorantes et doctorants du programme se déroulera en avril 2023 en deux temps :

• Sélection sur dossier du 10 au 14 avril 2023 (round 1)
• Audition des candidates et candidats du 17 au 21 avril 2023 (auditions à distance)

L’excellence des candidates/candidats, principe essentiel des projets Horizon 2020-MSCA, permettra de sélectionner les quatre projets de thèse sur les 10 proposés dans l’appel.

ouverts aux candidatures

• : AI for Abnormal Grain Growth (Mines Paris – PSL)
• : Decoding communication from brain recordings: building the next generation of brain computer interfaces InSAR (ENS – PSL)
• : Strategic behaviors and equilibria in reinforcement learning games (Dauphine – PSL)
• : Phylogeny of communication (Dauphine – PSL)
• : An Approach of Automatic Explainable Fact-Checking with an Application in Social Sciences to the Migration Domain (Dauphine – PSL)
• : Artificial Intelligence for Seismic Hazard Monitoring with InSAR (ENS – PSL)
• : Simulating early language acquisition with data-efficient spoken language models  (ENS – PSL)
• : Can we imagine a decision-making system as a support for access to law? Illustration around the European regulation on AI (Dauphine – PSL)
• : Emergent Behavior in Large Language Models: Social, Cultural and Psychological Dimensions (ENS – PSL)
• : Linking Linguistics and Brain Dynamics with Deep Language Models (ENS – PSL)