Ingénieur.e (H/F) en apprentissage sur graphes

Missions :
Plusieurs concepts de géométrie Riemannienne ont récemment trouvé des applications en apprentissage, et notamment en apprentissage profond sur graphes, tels que la courbure d'Ollivier-Ricci. Par exemple, la notion locale de delta-hyperbolicité, qui mesure la similarité locale entre un graphe et un arbre, a été exploitée pour traiter le problème d'over-squashing. Une limite fondamentale de cette notion est sa nature combinatoire, qui rend difficile son intégration dans les algorithmes d'apprentissage. Récemment, une approximation différentiable de cette notion a été proposée [1], et étudiée de manière essentiellement théorique.

La mission du candidat est de développer le code associé à cette nouvelle approximation, de l'intégrer et de la tester dans des algorithmes profonds d'apprentissage sur graphes.

[1] Pierre Houedry, Nicolas Courty, Florestan Martin-Baillon, Laetitia Chapel, and Titouan Vayer. Bridging arbitrary and tree metrics via differentiable gromov hyperbolicity. In The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2025
Activités :
Intégrer la notion d'hyperbolicité locale dans les benchmark classiques des réseaux de neurones profond sur graphes, optimiser l'efficacité et la scalabilité des algorithmes d'entraînement.
Contexte de travail :
Le candidat sera rattaché à l'équipe COMPACT de l'IRISA.
A propos du laboratoire
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www.irisa.fr
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Tourné vers l'avenir des technologies de l'information et ouvert sur l'international, l'IRISA est au cœur de la transition numérique de la société et de
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Présentation du CNRS en tant qu'employeur : https://www.cnrs.fr/fr/le-cnrs
L'IRISA comme laboratoire d'affectation : https://www.irisa.fr/umr-6074

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la
réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.