Stage

La responsable des stages est Safia Kedad-Sidhoum.
La durée des stages est de 5 mois minimum et 6 mois maximum. Les soutenances auront lieu cette année en Septembre.
Propositions de stages de M2.

Contributing machine learning methods to better understand what determines food choices in order to improve personalized recommendation systems

The stage will be covering two main fields :
1. Data collection. Currently available datasets have the big drawback of presenting a
short temporality (consumption diaries range over no more than one week period), the student will provide a system to collect data that is effective for the purpose of the project and efficient in terms of easiness of collection.

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Aide à la Décision

Internship position available in SoftBank Robotics Europe (Paris)

About the company:

SoftBank Robotics is driving technology forward by becoming a worldwide leader brand in robotics. The SoftBank Robotics brand name regroups more than 500 employees working in Paris, Tokyo, San Francisco, Boston and Shanghai.

Guided by the SoftBank Group's corporate philosophy, "Information revolution - happiness for everyone," companies under the SoftBank Robotics Holdings umbrella develop humanoid robots and are dedicated to continued research in the field of robotics and related products and services.

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Aide à la Décision
Robotique
Systèmes Multi-Agents

Mariage stable avec des données qui évoluent dans le temps

Ce stage s'intéresse à un problème d'optimisation dans le cadre multiagent dans lequel chaque agent a sa propre liste de préférence et l'objectif est de déterminer une solution prenant en compte ces préférences. Dans ce cadre, nous proposons d'étudier une variante du problème de mariage stable avec capacités dans laquelle certaines données évoluent au cours du temps. Plus précisément, on se donne un ensemble d'établissements, chacun avec sa capacité d’accueil, et un ensemble d'élèves-candidats.

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Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle
Systèmes Multi-Agents

Les lignes de produits pour la gestion de la variabilité comportementale et la réutilisabilité en ingénierie multi-agents

Contexte : MAS-PL : Multi-Agent System Product Lines
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La variabilité logicielle dans les systèmes multi-agents (SMA) est définie par la capacité d’un SMA de varier et
de s’adapter en fonction de plusieurs facteurs de variation. Ces facteurs peuvent être techniques (utilisation d’une
variété d’outils associés aux SMA) ou fonctionnelles (des SMAs qui diffèrent en terme de fonctionnalités).
La gestion de la variabilité dans les SMA a été déjà identifiée par la communauté SMA comme une

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Systèmes Multi-Agents

Jeu sérieux pour l’évaluation d’indicateurs innovants en gestion des risques d’inondations

Ce stage a pour objet la conception et l’implémentation d’un jeu sérieux pour l’évaluation d’un ensemble d’indicateurs dans un contexte de gestion des risques d’inondation. Des formalismes mathématiques différents ont été utilisés pour décrire la dynamique d’un territoire soumis à des inondations, dans lequel un gestionnaire peut mener des campagnes d’information concernant la mise en œuvre d’une mesure de prévention. Notre objectif est d’étudier l’intérêt et la complémentarité des différents indicateurs pour les acteurs opérationnels. Le stage comprend la conception et la réalisation d’un prototype de jeu adapté à l’objectif d’évaluation à partir d’un scénario-type.

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Aide à la Décision
Jeux sérieux

Simulation de projet d'aménagements : bâtiments , stationnement et espaces verts

le laboratoire LaSTIG de l'IGN propose un sujet de stage : "Simulation conjointe d'objets composants un projet urbain : bâtiments, parking et végétation"

Il s'agit d'étendre le fonctionnement d'un simulateur de construction de formes bâties , SimPLU3D (https://simplu3d.github.io/), pour qu'il intègre dans ses propositions des espaces verts et des place de stationnement, en respectant les contraintes morphologiques inscrites dans la réglementation.

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Jeux sérieux
Jeux Vidéos
Systèmes Multi-Agents

"Data Science" chez Kyriba

Voir le lien:

https://kyriba.bamboohr.com/jobs/view.php?id=663

Vos missions :

Dans une équipe d’une quinzaine de personnes, spécialisée dans la Business Intelligence et la Data, mélangeant expertises produit et technique, vous interviendrez dans la phase de recherche et de développement sur des sujets de maintenance prédictive et de détection d’anomalie.

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Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle
Systèmes Multi-Agents

Primal linearization methods for fair assignment/matching problems

The internship will experiment new methods of linearization in order to improve
the exact solution of the fair assignment problem. In particular, it is expected to
reformulate the problem of maximization of $W(x)$ to a contrained 0/1 quadratic minimization problem. Then several linearization methods can be experimented directly without dualizing permutation variables such as

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Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle

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