Vue d'ensemble Statistiques salaires profession "Сhargé D'analyse Financiere Confirmé en France"

Description du sujetCette thèse se situe à l'intersection de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) et de la santé, avec pour objectif global d'améliorer la qualité de vie des personnes en situation de handicap en proposant des solutions technologiques innovantes pour favoriser leur autonomie et leur sécurité à domicile.La thèse se concentre sur la reconnaissance d'activité, c'est-à-dire le fait de comprendre ce que font les personnes ayant un handicap dans leur vie quotidienne, en exploitant des signaux WiFi. La reconnaissance d’activité, couplée aux technologies de télésanté, contribue de manière significative au développement d'environnements adaptatifs et sécurisés pour les personnes âgées, les patients et les personnes en situation de handicap, afin de les soutenir dans leur désir de vivre de manière autonome chez eux. L'utilisation de l'IA pour la reconnaissance d'activité est un domaine de recherche en pleine expansion, avec des applications diverses, notamment dans la surveillance de la santé, la domotique et l'assistance aux personnes âgées. Cependant, l'application spécifique de l'IA pour la reconnaissance d'activité des personnes en situation de handicap représente un domaine relativement nouveau.L’objectif de cette thèse est de développer un système intelligent d’assistance à domicile pour les personnes ayant un handicap. Ce système collecte des données de l’environnement des personnes, les localise en temps-réel, reconnaît leurs activités quotidiennes et détecte les situations anormales, sans nécessiter de capteur invasif ni de caméra. Cet objectif sera atteint en développant des algorithmes d’intelligence artificielle, qui couplent les données WiFi collectées aux caractéristiques du lieu surveillé et à l’historique des données, afin de détecter la position des personnes concernées et de suivre leurs activités quotidiennes. Ces algorithmes intelligents doivent fusionner des données hétérogènes, provenant de différentes sources, pour prendre des décisions en temps réel.Le doctorant sélectionné aura l'opportunité de travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire, en collaboration avec des experts en intelligence artificielle et en santé, pour contribuer au développement de solutions novatrices dans le domaine de l'assistance aux personnes en situation de handicap.Prise de fonction : 01/10/2024Nature du financementContrat doctoralPrécisions sur le financementStatut de salariéPrésentation établissement et labo d'accueilUniversité de Technologie de TroyesUniversité de technologie de TroyesUnité de recherche LIST3N (Laboratoire Informatique et Société Numérique)Equipe : Modélisation stochastique, Apprentissage et DécisionSite web LIST3N : https://recherche.utt.fr/list3nSite web :http://www.utt.frIntitulé du doctoratDoctorat en Sciences pour l'Ingénieur, spécialité Optimisation et Sûreté des SystèmesPays d'obtention du doctoratFranceEtablissement délivrant le doctoratUNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES (UTT)Ecole doctorale361 Sciences pour l'IngénieurProfil du candidatFormation académique :- Le candidat devrait posséder un diplôme d'ingénieur ou de master avec une solide base dans les domaines de l'intelligence artificielle, du traitement du signal et de l'apprentissage automatique.- Une expérience antérieure dans le domaine de la classification serait un atout considérable.Compétences techniques :- De bonnes compétences en programmation, notamment en Python, sont nécessaires pour développer et implémenter efficacement les algorithmes d'intelligence artificielle. Une expérience pratique avec des techniques telles que les réseaux de neurones, ainsi que la fusion de données serait fortement appréciée.Qualités personnelles :- Le doctorant devrait avoir la capacité de travailler de manière autonome et en équipe, avec une forte motivation à contribuer à des projets de recherche novateurs.- De bonnes compétences en communication, tant à l'écrit qu'à l'oral (français ou anglais), sont essentielles pour interagir avec d'autres membres de l'équipe de recherche et pour présenter les résultats de manière claire et concise dans des conférences internationales et des revues scientifiques Date limite de candidature  31/05/2024