Machine learning décentralisé : étude de cas sur la smart mobilité

Contexte de l’IRT SystemX et des projet BST et IVA

Au sein de SystemX, Institut de Recherche Technologique dans le domaine de l’ingénierie numérique des systèmes, regroupant sur ses projets de recherche 200 à 300 collaborateurs, vous serez partie prenante du projet BST (Blockchain for Smart Transactions) qui étudie les nouveaux services pouvant être créés à partir de la Blockchain et s’intéresse tout particulièrement à la question de l’utilisateur, de son identité et de l’éthique que suscite cette approche innovante. Votre stage s’inscrit dans un cadre d’une activité de recherche commune à plusieurs projets sur les techniques et verrous dans machine learning décentralisé.

Le projet BST en collaboration avec le projet IVA (Information Voyageur Augmentée) souhaite développer un système qui s’appuie sur les techniques spécifiques à la machine learning décentralisé, comme par exemple le federated learning. La solution permettra d’appliquer des modèles de machine learning dans un contexte décentralisé qui pourraient être déployés sur une architecture où les données sont hébergées par différents acteurs qui ne souhaitent pas les partager. A titre d’exemple, de nos jours, les utilisateurs d’appareils mobiles génèrent beaucoup de données d’apprentissage qui sont conservées localement sur leurs appareils et ne sont pas toujours partageables Dans le federated learning, les équipements sont utilisés comme des nœuds de calcul effectuant des calculs sur leurs données locales afin de mettre à jour un modèle global. Ce modèle d’apprentissage ouvre des portes à des nouveaux services et innovations dans plusieurs domaines. Un premier cas d’usage pourrait être un modèle d’apprentissage regroupant l’ensemble des habitudes de mobilité des personnes dans un système de transport multimodal.

Bibliographie :

Missions

  • Etat de l’art méthodologique sur l’apprentissage décentralisé.
  • Proposition d’un modèle sur un cas d’usage portant sur les données de mobilité.
  • Analyse des performances du modèle proposé et faisabilité sur un environnement distribué.

Profil recherché

Etudiant(e) en fin de cycle Ingénieur ou Master 2 dans le domaine de la science des données, de machine learning, statistiques, mathématiques appliquées ou informatique avec une spécialisation dans la science des données/ machine learning.

Compétences et aptitudes

  • Bon niveau en langages de programmation (Python ou R).
  • Machine Learning, statistiques.
  • Les connaissances du Deep learning et les frameworks associés serait un plus (Tensorflow ou Pytorch ou Caffe2, etc.).
  • Esprit d’analyse, autonomie, travail collaboratif, et intérêt pour la recherche appliquée.
  • Aptitude à communiquer aussi bien à l’oral qu’à l’écrit (en français et anglais).

Type de poste

Stage rémunéré d’une durée de 6 mois environ qui se déroulera sur le site de l’IRT SystemX à Palaiseau.

 

 

Référence : STAGE_2018_BST_IVA_09_01
Pour postuler : stages@irt-systemx.fr