Au sein du LAAS-CNRS, la recherche pourra être développée dans une des équipes des deux départements DO et RISC.
Dans le département DO (Décision et Optimisation), les thématiques de recherche s’inscrivent dans les domaines de l’apprentissage et du diagnostic des systèmes à événements discrets (SED), à l’interface entre l’Automatique et l’Intelligence Artificielle. L’objectif est de développer des approches formelles et hybrides permettant la détection, l’identification et
l’explication des fautes, ainsi que la prédiction des défaillances afin d’améliorer l’aide à la décision pour la commande, la planification et la maintenance. Les axes envisagés incluent :

(i) l’étude de la diagnosticabilité et de la diagnosticabilisation des SED partiellement observables ;

(ii) le diagnostic temporel et pronostic à l’aide de formalismes avancés intégrant le temps et/ou des abstractions discrètes de dynamiques continues ;

(iii) l’exploitation de l’apprentissage automatique, supervisé ou non, pour l’inférence explicable et/ou frugale de modèles de SED représentant des comportements normaux et anormaux.
Dans le département RISC (Réseaux, Informatique, Systèmes de Confiance), les thématiques de recherche s'orientent vers la conception rigoureuse, la surveillance (monitoring), la vérification formelle ou le test de systèmes à événements discrets, pour répondre à des exigences de sûreté ou de cybersécurité.

Une attention particulière sera portée aux profils considérant l’apport de l’apprentissage automatique à ces méthodes, par exemple pour détecter des anomalies et des attaques, mettre en œuvre des stratégies de tolérance aux fautes adaptatives au contexte, ou encore synthétiser des agents de test stressants pour le système.