Un poste de maître de conférences en informatique sera ouvert à l’Université de Caen Normandie, à l’UFR des Sciences et au laboratoire GREYC, pour une prise de fonction à la rentrée 2021. La thématique de recherche est la décision dans l’incertain et en interaction avec l’homme (équipe MAD du laboratoire : https://www.greyc.fr/equipes/mad/), et le profil d’enseignement est généraliste en informatique, avec un accent sur les réseaux et le web. Pour tous renseignements, contacter bruno.zanuttini@unicaen.fr, responsable de l’équipe MAD.
Mots-clefs : agents intelligents, intelligence artificielle, systèmes multi-agents.

Ce poste fait partie de la session synchronisée : candidatures avant le 30 mars, 16 h, cf. https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/cand_recrutement_enseignants_chercheurs.htm.
* Profil enseignement détaillé :
La personne recrutée sera rattachée au département Mathématiques-Informatique de l’UFR des Sciences de l’université de Caen Normandie. Elle sera susceptible d’enseigner dans toutes les formations en informatique de ce département, en cycles Licence et Master. Des expériences dans les disciplines suivantes seront particulièrement appréciées : programmation avancée des systèmes d’exploitation et réseaux, technologies du web et de l’internet, bases de données, génie logiciel et systèmes d’information.
La personne recrutée sera amenée à s’investir progressivement dans la vie du département au travers de la prise de responsabilités pédagogiques.
* Profil recherche détaillé :
La personne recrutée intégrera l’équipe « Modèles, Agents, Décision » du laboratoire GREYC. Cette équipe étudie l’algorithmique du raisonnement, en particulier en logique ; les systèmes multi-agents, notamment les notions de confiance et d’éthique ; et la décision séquentielle sous incertitude, en particulier dans ses aspects multi-agents et en interaction avec l’homme. La personne recrutée viendra prioritairement renforcer cet axe « décision ». Sur ce thème, l’équipe a une reconnaissance internationale sur la planification pour les processus décisionnels de Markov (MDP) et notamment leurs versions multi-agents, décentralisées. Elle aborde ces thématiques à la fois du point de vue de la modélisation de problèmes réels, et du point de vue de l’algorithmique. Depuis plusieurs années, elle met l’accent sur la prise en compte de l’être humain, que ce soit pour modéliser son comportement comme partie intégrante de l’environnement ou pour établir des stratégies d’interaction avec lui, par exemple pour l’autonomie ajustable. Des compétences sont ainsi attendues sur la thématique des MDP en général, ou encore sur les jeux stochastiques, sur l’apprentissage par renforcement, sur l’autonomie ajustable.
Des possibilités d’interaction avec les autres axes de l’équipe seront évidemment des atouts supplémentaires. Des possibilités d’interaction avec d’autres équipes du laboratoire GREYC, sur des thématiques connexes à celle de l’équipe MAD, seront également appréciées, en particulier avec l’équipe AmacC autour de l’algorithmique distribuée et des graphes, et/ou l’équipe CoDaG autour de l’apprentissage par renforcement distribué, ou de la résolution des problèmes combinatoires liés à la planification sous incertitude.
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A position of assistant professor (maître de conférences) in computer science will be open at the Université de Caen Normandie, France, in the computer science department and in the GREYC lab. The position will start in September 2021. The research theme is decision-making under uncertainty and in interaction with humans (MAD group of the GREYC lab: https://www.greyc.fr/en/equipes/mad-2/), and teaching is expected in computer science in general, with a focus on networks and the web. For any inquiry, please contact bruno.zanuttini@unicaen.fr, head of the MAD group.
Keywords: intelligent agents, artificial intelligence, multiagent systems.
Applications should be done through the national platform before March 30 (16:00 in Paris): https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/cand_recrutement_enseignants_chercheurs.htm.
* Detailed teaching profile:
The person will be assigned to the department of maths and computer science of the Université de Caen Normandie. He/she should be ready to teach in all computer science curricula of this department, both at the bachelor and master levels. Experience in the following matters will be specifically appreciated: advanced programming of systems and networks, web technologies, databases, software engineering, and information systems.
The person should be ready to progressively get invested in the life of the department, by taking on teaching responsibilities.
* Detailed research profile:
The person will integrate the « Models, Agents, Decision » group of the GREYC lab. This group studies the algorithmical aspects of reasoning, in particuliar in logic; multiagent systems, especially trust and ethics; and sequential decision-making under uncertainty, in particular in a multiagent setting and in interaction with humans. Our priority is to reinforce the latter, i.e., the « decision » theme. The group has international visibility on these topics, about planning for Markov decision processes (MDP) and especially their multiagent and decentralized versions. We study these themes from the points of view of modelling real problems and designing algorithms for solving them. Since several years, we focus on taking the human into account, for modelling their behaviour as an integral part of the environment or for designing strategies for interacting with them, for example towards adjustable autonomy. Therefore, it is expected that the applicant has expertise on MDPs in the broad sense, or on stochatic games, reinforcement learning, adjustable autonomy.
Possibilities to interact with the other themes of the group (reasoning, multi-agent systems) will of course be very welcome. Possibilities to interact with other groups of the GREYC lab, on themes related to those of the MAD group, will also be welcome, in particular with the AmacC group about distributed algorithms and graphs, and/or with the CoDaG group about distributed reinforcement learning, or about resolution of combinatorial problems related to planning under uncertainty.
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Bruno Zanuttini
https://zanuttini.users.greyc.fr/