Mots-Clés
LLMs
Modélisation
Biais discriminatoires
Description
Bonjour à toutes et à tous,
Le LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes) et le LPPL (Laboratoire de Psychologie des Pays de la Loire) proposent une offre de thèse interdisciplinaire portant sur la détection automatique et explicable des biais discriminatoires dans les processus décisionnels.
Le sujet de thèse vise à modéliser et structurer les biais discriminatoires intervenant dans les processus de recrutement, de promotion et d’accès aux postes à haute responsabilité. Il portera dans un premier temps sur ces contextes professionnels, avant d’envisager une généralisation à d’autres environnements où des discriminations peuvent s’exprimer.
Les travaux s’intéresseront à la modélisation formelle des biais discriminatoires par la construction semi-automatique d’une ontologie à partir de corpus scientifiques et institutionnels, en s’appuyant sur des grands modèles de langage (LLM) enrichis par des connaissances expertes. Ils étudieront également l’apport des LLM et du raisonnement sur les connaissances pour la détection explicable de biais dans les documents et processus décisionnels.
Cette thèse se situe à l’intersection de l’approche socio-cognitive des discriminations, de l’extraction automatique de connaissances et de l’IA responsable, avec pour objectif de proposer un cadre computationnel explicable au service d’une prise de décision plus équitable.
Elle bénéficie d’un financement de Nantes Métropole et Nantes Université dans le cadre de la chaire de recherche « Origines et mécanismes des discriminations».
Profil recherché : Master ou diplôme d’ingénieur en informatique, avec des compétences en intelligence artificielle, en particulier en extraction automatique de connaissances et en programmation Python. Des connaissances en web sémantique, ontologies, graphes de connaissances et LLM sont appréciées. Un intérêt pour les questions de discrimination, d’égalité des chances et d’IA responsable constitue un atout.
N’hésitez pas à candidater ou à diffuser cette offre autour de vous. La date limite de candidature est fixée au 30 juin 2026, pour un démarrage de la thèse prévu le 1er octobre 2026.
Pour plus d’informations sur le sujet de thèse et les modalités de candidature, merci de consulter le document ci-joint.
Bien cordialement,
Mounira Harzallah et Carito Guziolowski