List of internships proposals

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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