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PostePublic
FP d'État Cat. AEmploi ouvert uniquement aux contractuelsRecherche & InnovationIl y a 2 mois

(H/F) Offre Post-Doc : Détection efficace en données d'images et de vidéos générées par IA à l'aide de

CNRS (ouvre un nouvel onglet) — CNRS

Localisation
Isère (38), France (38)
Niveau d'études
Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
Publication
8 juillet 2026
Date limite
7 octobre 2026
Domaine
Recherche
Secteur
Recherche & Innovation

Missions principales

Missions : Avec les progrès rapides de l'IA (intelligence artificielle) générative, il est désormais très facile de créer des images et des vidéos synthétiques de haute qualité. Ces contenus générés par IA peuvent être exploités à des fins malveillantes, notamment pour la diffusion de fausses informations ou la désinformation. Il est donc crucial de développer des outils d'analyse forensique fiables, capables de distinguer les images et vidéos réelles de celles générées artificiellement. Idéalement, ces outils devraient être efficace en données, c'est-à-dire nécessiter peu ou pas de données d'entraînement, et faire preuve d'une forte capacité de généralisation face à des données inconnues. Dans le cadre de ce projet postdoctoral, nous aborderons ce défi complexe mais essentiel en tirant parti de puissants modèles de fondation multimodaux combinés à des méthodes d'apprentissage non supervisées ou faiblement supervisées appropriées, applicables aussi bien aux images qu'aux vidéos. Activités : - Réaliser un bref état de l'art couvrant à la fois la forensique multimédia efficace en données et les modèles de fondation multimodaux. - Piloter, en collaboration avec le superviseur, la tâche principale consistant à utiliser des modèles de fondation multimodaux pour détecter des images générées par IA. L'accent sera mis sur des méthodes ne nécessitant pas d'entraînement ou reposant sur une supervision faible, exploitant les représentations puissantes apprises par les modèles de fondation. - Valider les méthodes développées à l'aide de benchmarks standards, en évaluant spécifiquement leur capacité de généralisation à un large éventail de données générées par IA. - Rédiger des articles résumant les méthodes développées et les soumettre aux conférences et revues appropriées. - En tant que tâche secondaire, étendre et valider les méthodes développées pour la détection de vidéos générées par IA. Contexte de travail : Le GIPSA-lab est une unité de recherche commune CNRS, Grenoble-INP (Institut de Technologie de Grenoble), Université de Grenoble conventionnée par l’Inria et l’Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble. Avec 350 personnes dont environ 150 doctorants, GIPSA-lab est une unité de recherche multidisciplinaire développant à la fois des recherches fondamentales et appliquées sur des signaux et des systèmes complexes. GIPSA-lab développe des projets dans les domaines stratégiques de l'énergie, de l'environnement, de la communication, des systèmes intelligents, de la vie et de la santé et de l'ingénierie linguistique. Par ses activités de recherche, GIPSA-lab maintient un lien constant avec l'environnement économique grâce à un partenariat fort avec les entreprises. Le personnel du GIPSA-lab est impliqué dans l'enseignement et la formation dans les différentes universités et écoles d'ingénieurs de l'agglomération grenobloise (Université Grenoble Alpes). GIPSA-lab est internationalement reconnu Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Compétences attendues

Missions :Avec les progrès rapides de l'IA (intelligence artificielle) générative, il est désormais très facile de créer des images et des vidéos synthétiques de haute qualité. Ces contenus générés par IA peuvent être exploités à des fins malveillantes, notamment pour la diffusion de fausses informations ou la désinformation. Il est donc crucial de développer des outils d'analyse forensique fiables, capables de distinguer les images et vidéos réelles de celles générées artificiellement. Idéalement, ces outils devraient être efficace en données, c'est-à-dire nécessiter peu ou pas de données d'entraînement, et faire preuve d'une forte capacité de généralisation face à des données inconnues. Dans le cadre de ce projet postdoctoral, nous aborderons ce défi complexe mais essentiel en tirant parti de puissants modèles de fondation multimodaux combinés à des méthodes d'apprentissage non supervisées ou faiblement supervisées appropriées, applicables aussi bien aux images qu'aux vidéos.Activités :- Réaliser un bref état de l'art couvrant à la fois la forensique multimédia efficace en données et les modèles de fondation multimodaux.- Piloter, en collaboration avec le superviseur, la tâche principale consistant à utiliser des modèles de fondation multimodaux pour détecter des images générées par IA. L'accent sera mis sur des méthodes ne nécessitant pas d'entraînement ou reposant sur une supervision faible, exploitant les représentations puissantes apprises par les modèles de fondation.- Valider les méthodes développées à l'aide de benchmarks standards, en évaluant spécifiquement leur capacité de généralisation à un large éventail de données générées par IA.- Rédiger des articles résumant les méthodes développées et les soumettre aux conférences et revues appropriées.- En tant que tâche secondaire, étendre et valider les méthodes développées pour la détection de vidéos générées par IA.Contexte de travail :Le GIPSA-lab est une unité de recherche commune CNRS, Grenoble-INP (Institut de Technologie de Grenoble), Université de Grenoble conventionnée par l’Inria et l’Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble.Avec 350 personnes dont environ 150 doctorants, GIPSA-lab est une unité de recherche multidisciplinaire développant à la fois des recherches fondamentales et appliquées sur des signaux et des systèmes complexes.GIPSA-lab développe des projets dans les domaines stratégiques de l'énergie, de l'environnement, de la communication, des systèmes intelligents, de la vie et de la santé et de l'ingénierie linguistique.Par ses activités de recherche, GIPSA-lab maintient un lien constant avec l'environnement économique grâce à un partenariat fort avec les entreprises.Le personnel du GIPSA-lab est impliqué dans l'enseignement et la formation dans les différentes universités et écoles d'ingénieurs de l'agglomération grenobloise (Université Grenoble Alpes).GIPSA-lab est internationalement reconnuVoir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Profil attendu

Competences : - Les candidats doivent être titulaires d'un doctorat en informatique, en mathématiques appliquées, en analyse de données ou dans un domaine connexe. - Ils doivent démontrer une solide expérience en apprentissage profond et/ou en apprentissage automatique appliqués aux images et aux vidéos. - Une expérience en forensique multimédia serait un atout. - Les candidats doivent faire preuve d'une grande motivation, maîtriser la programmation en Python et posséder d'excellentes compétences en communication. Contraintes et risques : NEANT

Conditions d'exercice

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.

Métier de référence

Chercheuse / Chercheur

Comprendre ce poste

Ce poste de recherche postdoctorale s'inscrit dans un enjeu critique de cybersécurité et d'intégrité de l'information : développer des méthodes fiables pour détecter les contenus générés par intelligence artificielle (images et vidéos synthétiques). Le chercheur contribuera à des outils forensiques capables de distinguer le réel du synthétique, essentiels face à la désinformation. Les travaux porteront sur des approches innovantes combinant modèles de fondation multimodaux et apprentissage peu supervisé, avec un accent sur l'efficacité des données et la capacité de généralisation.

Le recrutement dans ce cadre

Il s'agit d'un contrat de recherche (non un concours) au sein du CNRS, versant FPE catégorie A, réservé aux contractuels. Cette position postdoctorale offre une opportunité de valoriser une thèse récente et de se positionner dans un domaine stratégique. Elle constitue un tremplin pour les carrières en recherche académique ou appliquée, avec des perspectives d'évolution vers des postes permanents ou des responsabilités scientifiques accrues.

Conseils pour candidater

  • **Structurer un dossier technique solide** : détailler clairement les publications récentes, les projets d'IA/ML menés en thèse, et préciser toute expérience en forensique multimédia ou détection de fraude (même partiellement connexe). Montrer de la continuité scientifique.
  • **Démontrer la faisabilité scientifique** : proposer des pistes méthodologiques concrètes basées sur les derniers modèles fondation (Vision Transformers, CLIP, etc.) et justifier pourquoi l'apprentissage peu supervisé est adapté au contexte.
  • **Valoriser l'expérience pratique Python** : inclure des liens vers du code (GitHub, portfolios), des notebooks ou une démonstration d'outils développés. Le CNRS apprécie les candidats autonomes et rigoureux sur le plan technique.

Éclairage rédigé par PostePublic pour contextualiser cette offre.

Réf. UMR5216-VIRFAU-062Fonction publique d'État

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