List of internships proposals

Understanding and improving low-rank tensor model estimators in modern machine learning regimes

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT)

Henrique Goulart

Deep Learning approaches for 3D Pose Estimation and Behavioral Analysis

EPFL - Mathis Group for Computational Neuroscience and AI

Sacha Khosrowshahi

Human-AI Interactions in Medical Contexts

Inria

Clément Berenfeld

Foundation Models for regression and classification: A non-parameteric persepective

Inria

Michael Arbel

Unified Vision Encoders: Multi-Teacher Distillation and Dynamic Transformers

Valeo AI

Spyros Gidaris

LiDAR Video Generation from Range Images

Valeo AI

Nermin Samet

Scoring Trajectories with Vision Language Models

Valeo AI

Ellington Kirby

Unconstrained Dynamic Novel View Synthesis

Valeo AI

Tuan Hung Vu

Generative models for targeted polymer design

Synboli

Gabriel Bathie

Modèles additifs généralisés & intégration météo (f/m/d)

Decathlon

Jean PICHON

Internship: MLOps – Adversarial AI

Aneo

Wilfried KIRSCHENMANN

Large-Scale Seismic Imaging: Distributed Reverse Time Migration Accelerated by AI

Aneo

Wilfried KIRSCHENMANN

Efficient optimization methods for outlier-robust machine learning

Université Paris Cité

Tam Le

Quantitative Research Intern

Qube Research & Technologies Paris SAS

Rémi Desgranges

Chess

Dauphine - PSL

Tristan Cazenave

Extraire, inférer et prédire l’observance thérapeutique, à l’aide de LLM (entre autres)

Inria

Adrien Coulet

Reinforcement Learning in Jackson Networks

CNRS

Gersende Fort

Au-delà de la rétropropagation du gradient : réseaux impulsionnels et codage prédictif bayésien

Université de Lille

Pierre Boulet

Régulation du flux d’information pour la stabilité de l’apprentissage bayésien profond

Université de Lille

Pierre Boulet

Réseaux de Hopfield impulsionnels

Université de Lille

Pierre Boulet

Reinforcement Learning in Jackson Networks

CNRS

Gersende Fort

Optimisation de réseaux de neurones à poids quantifiés

Université de Toulouse

François Malgouyres

1 Predictive Resilience with Interpretable Material Engineering

Mines Paris - PSL

Petr Dokladal

Repairing corrupt compressed streams

Université Gustave Eiffel

Hadrien Barral

AI-driven clinical pathway extraction: Reinforcement Learning and Large Language Models for hypertension diagnosis

Inria

Romain Michelucci

Down-scaling of Sea Surface Salinity (SSS) Using Deep Learning Techniques

Laboratoire LOCEAN - Jussieu

enzo forestier

Training Dynamics of Neural Networks at the Edge of Stability

Dauphine - PSL

Pierre Wolinski

Querying and Sampling Feature Models through circuits

CNRS

Pierre Bourhis

Online Simulation-Based Inference for Large-Scale Scientific Models

Inria

Pedro Rodrigues

Détection de formes d’onde électromagnétiques par deep learning avec intégration dans GNU Radio

ONERA (Office national d'études et de recherches aérospatiales)

Martin Bauw

Détection de cibles multiples et denses par réseau de neurones dans du signal radar

ONERA (Office national d'études et de recherches aérospatiales)

Martin Bauw

Down-scaling of Sea Surface Salinity (SSS) Using Deep Learning Techniques

Sorbonne Université

sylvie Thiria

Geometric Deep Learning and Applications

CentraleSupélec

Fragkiskos Malliaros

Semantic Parsing of Maps with Deep Learning

CEA List (nano-innov)

Aboubacar TUO

Image Editing of Complex Visual Scene via Natural Language

CEA List (nano-innov)

Romaric Audigier

Open-Set Object Detection: challenging VLM to understand unknown objects & contexts

CEA List (nano-innov)

Romaric Audigier

Seeing through forg : Learning the Wave Equation with Neural Operators

Dauphine - PSL

Alexandre Allauzen

Quantifier le(s) pluralisme(s) dans les médias audiovisuels

Institut National de l'Audiovisuel - INA

Nicolas Hervé

AI for control of ensembles of Boolean networks in systems biology

Dauphine - PSL

Tristan Cazenave

Enhancing Discrete Diffusion Models : Deterministic Samplers and AR–Diffusion Hybrids

École polytechnique

Alain Oliviero-Durmus

Detection de nappes de petrole par images satellite radar

Galeio

Thomas Kerdreux

Independent component analysis: exploring sparsity, nonlinearity and categorical data

Dauphine - PSL

Alexandre Allauzen

Large Language Models and Heuristic Optimization for Multi-Objective Combinatorial Problems

Dauphine - PSL

Tristan Cazenave

Hybrid Machine Learning and Heuristic Optimization Approaches for the Electric Vehicle Routing Problem

Dauphine - PSL

Tristan Cazenave

Fine-tuning de modèles d'embedding pour des domaines techniques spécifiques (Forming, Assemblage, Crash, etc.)

ArcelorMittal

Aexandre Blaise

Applied Scientist intern

Datadog

Kim Le

Information-Theoretic Limits of Finetuning in Quantized LLMs

Dauphine - PSL

Alexandre Allauzen

Investigating the Effective Depth of LLMs through Gradient Flow Analysis

Dauphine - PSL

Alexandre Allauzen

Early diagnosis of diseases from olfactive features

Dauphine - PSL

Alexandre Allauzen

Debiasing diffusion models outputs for unbiased sampling in statistical mechanics and Bayesian inference

ENS - PSL

Marylou Gabrié

Generative AI for reactive molecular configuration exploration

ENS - PSL

Marylou Gabrié

Decoding Strategies for Large Language Models

Dauphine - PSL

Alexandre Allauzen

Développement d’une approche digitale au service de l’Agro-écologie : Le cas des interactions cultures-élevages sur troupeaux d’ovins

INRAE

Nathalie Mejean

Strict saddle optimization (or is it?)

Dauphine - PSL

Clément Royer

Quantized Features for Large-Scale Nonparametric Regression

Université Grenoble Alpes

Antoine Chatalic

Adaptive Query Processing using Reinforcement Learning

Universität Zürich

Dan Olteanu

Modélisation d’un espace latent via des méthodes type embeddings dans un modèle à effets mixtes

INRAE

Jean- Benoist Leger

Causal inference meets prediction-powered inference.

INRAE

Zacharie Naulet

Post-selection inference for high-dimensional mixed-effects models

INRAE

Estelle Kuhn

Cooperation and Competition in Online Markets

Université Toulouse Capitole

Felipe Garrido-Lucero

Neural Operator–based surrogate modeling of radiative heat transfer in combustion

École nationale des ponts et chaussées

Sibo Cheng

Physics-aware Representation Learning for Turbulent Dynamo Data

École nationale des ponts et chaussées

Sibo Cheng

From Theory to Performance: Building Efficient Reasoners for Standpoint Logic

Inria

Lucía Gómez Álvarez

Modelling Multi-Perspective Knowledge on the Semantic Web

Inria

Lucía Gómez Álvarez

Physics-Informed Neural Networks and PI-GANs for Cancer Histopathology (PIA4HIST)

Université de Montpellier

Ovidiu Radulescu

Détection de rupture multivariée et classification de courbes pour l'analyse de cinétique de métabolites

INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay

Julien CHIQUET

Physics Informed Neural Networks for parameter estimation in Stochastic Differential Equations

AgroParisTech / INRAE

Lucia Clarotto

Inference of spatio-temporal stochastic recurrence models for extreme oceanographic data

AgroParisTech / INRAE

Lucia Clarotto

Stage en Deep Learning – Synthèse d’images conditionnelle pour l’amélioration des performances des modèles de segmentation par instance

Pellenc ST

Etienne DE FOUCHIER

Stage en Deep Learning – Active learning et stratégies faiblement supervisées pour la segmentation par instance

Pellenc ST

Etienne DE FOUCHIER

Stage en Deep Learning – Étude et implémentation de modèles de fondation pour la segmentation par instance

Pellenc ST

Etienne DE FOUCHIER

Artificial Intelligence Intern at Synboli

Synboli

Arthur Viltard

Prédiction conforme pour l’estimation d’évènements rares par apprentissage actif

ONERA Toulouse

Jérôme Morio

Understanding and improving low-rank tensor model estimators in modern machine learning regimes

IRIT Toulouse

Henrique Goulart

Réseau de neurones convolutifs pour la segmentation de pieds astrocytaires observés en microscopie électronique 2D

Inria

Anaïs Badoual

Apport de l’intelligence artificielle pour la mod´ elisation des inondations

Université de montpellier

carole Delenne

Interprétabilité des outils riemanniens utilisés en interfaces cerveau-ordinateur

INSA Rouen

Florian Yger

Deep Learning Prediction of Enzyme Functions Beyond EC Classification

Centre Inria de l’Université de Rennes

François Coste

Quality Metrics for Generative AI Models

Multitel

Horacio Tellez

Synthetic Data Generation for Bronchoscopical Navigation

Multitel

Aras Yurtman

Conditional Image Generation for Fine-Grained Visual Categorization

Multitel

Ahmed Belgacem

Development of Explainable Reinforcement Learning Methods for Various Applications

Multitel

Damien Dasnoy