H/F Offre de thèse sur l'implémentation d’un algorithme de tri de potentiels d’action (Spike Sorting) s
Référence : UMR8520-YANCOF-022
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
- Localisation : 59652 VILLENEUVE D ASCQ (France)
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
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Nature du contrat
CDD de 3 ans
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Sujet de thèse :
Contexte
Les nouvelles technologies d’interfaces cerveau–machine (BCI) ont pour ambition d’aider les personnes en situation de handicap à retrouver certaines fonctions perdues, telles que le mouvement ou la communication. L’un des principaux défis pour faire progresser ces systèmes réside dans leurs exigences computationnelles : les BCIs actuelles génèrent d’immenses flux de données, consomment beaucoup d’énergie et reposent souvent sur des architectures centralisées peu adaptées au traitement temps réel et aux applications embarquées.
Pour surmonter ces limitations, nous proposons une approche innovante fondée sur le calcul neuromorphique, un paradigme d’intelligence artificielle inspiré de l’architecture et du fonctionnement du cerveau. Contrairement aux systèmes numériques traditionnels, les plateformes neuromorphiques utilisent du matériel économe en énergie et des algorithmes événementiels imitant le traitement neuronal. Cette approche permet une analyse rapide et à très faible consommation des signaux neuronaux directement sur des dispositifs miniaturisés — une capacité particulièrement adaptée aux futures applications BCI embarquées.
Description du projet
Nous avons développé une chaîne de traitement neuromorphique [1] basée sur les Locally Competitive Algorithms (LCA) pour le tri de potentiels d’action (spike sorting), appelée NSS (Neuromorphic Spike Sorting). NSS a été validé par simulation et a montré des performances prometteuses sur du matériel neuromorphique tel que Loihi 2.
L’objectif de cette thèse est d’améliorer encore les capacités de NSS en l’implantant sur un matériel neuromorphique hybride analogique–numérique. Plus précisément, nous souhaitons déployer NSS sur la plateforme neuromorphique développée au 3IT, qui combine :
• des architectures FPGA numériques offrant flexibilité et reconfigurabilité,
• des circuits analogiques CMOS/mémristifs apportant efficacité énergétique et traitement basse latence.
Cette approche hybride a le potentiel de faire progresser de manière significative le traitement neuromorphique embarqué pour les applications BCI temps réel.
[1] Unsupervised Sparse Coding-based Spiking Neural Network for Real-time Spike Sorting,
A. Melot, S. U. N. Wood, Y. Coffinier, P. Yger, F. Alibart, Neuromorphic and Computing Engineering, 2025.
Missions du doctorant
Le doctorant sera chargé de concevoir des méthodologies innovantes pour relier les algorithmes neuromorphiques aux contraintes physiques du matériel cible. Ce travail de co-conception matériel/logiciel impliquera :
• le développement et l’adaptation d’algorithmes d’apprentissage et neuromorphiques liés à NSS ;
• la prise en compte des contraintes analogiques et mixtes (mixed signal) dans la conception ;
• la mise en œuvre, la programmation et les tests sur FPGA et circuits neuromorphiques analogiques.
Réalisé en cotutelle entre l’Université de Lille et l’Université de Sherbrooke, le projet o
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...
Profil recherché
Contraintes et risques :
RAS
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents
- Spécialisation Formations générales
Langues
- Français Seuil
Qui sommes-nous ?
Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.
C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.
Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.
Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
À propos de l'offre
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
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Vacant
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Chercheuse / Chercheur
