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Stage OT-16595
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L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 268 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.
Un sujet de stage de Master 2 et un sujet de thèse en Intelligence Artificielle sont proposés dans le cadre du projet PRCI ANR-DFG Coordinating Heterogeneous Interacting Planning Agents Using Game Theory (CHIP-GT), dont les partenaires sont l’Inrae (Unité MIAT, Centre Occitanie-Toulouse), l’ISAE-SUPAERO (également localisée à Toulouse) et l’University of the Bundeswehr (Institute of Flight Systems), à Munich.
Le stage de M2 se déroulera au printemps 2023, dans l’Unité MIAT du Centre Inrae de Toulouse : https://miat.inrae.fr/site/Accueil.
La thèse se déroulera dans la même Unité et débutera en Septembre ou Octobre 2023. La ou le stagiaire de M2 pourra, selon son souhait, poser sa candidature pour la thèse.
Une des tâches du projet ANR CHIP-GT consistera à explorer le cadre de l’apprentissage par renforcement dans les jeux stochastiques et à proposer et étudier de nouveaux algorithmes de calcul de stratégies d’équilibre. Cette tâche sera abordée, entre autres, par un doctorant qui sera recruté à l’automne 2023.
Afin de préparer ce travail le stagiaire de Master 2 recruté sera chargé de concevoir un environnement de simulation dédié aux jeux stochastiques en général (également appelés Markov games), instancié également dans le sous-domaine des jeux de conservation stochastiques, définis par les encadrants. Cet environnement sera construit en Python, en utilisant l’API Gym de la société OpenAI. Cette API est dédiée à la construction d’environnements de simulation pour le développement et l’évaluation d’algorithmes d’apprentissage par renforcement. Bien que Gym soit dédié initialement à l’apprentissage par renforcement mono-agent, il permet également de créer des environnements dédiés aux problèmes d’apprentissage par renforcement multi-agents.. Le stagiaire devra tout d’abord se familiariser avec le modèle des jeux stochastiques et des processus décisionnels de Markov (sans s’attacher aux algorithmes de calcul de stratégies d’équilibre/optimales). Il devra également se familiariser avec l’API Gym, par exemple en recodant un environnement de simulation de stratégie dans un processus décisionnel Markovien simple. Ensuite, le stagiaire proposera un environnement de simulation de stratégies mixtes dans un jeu stochastique, complètement ou partiellement observé. Enfin, la personne recrutée participera à l’implémentation d’un modèle de jeu de conservation stochastique dans l’API Gym (ce modèle étant en cours d’élaboration, le stagiaire aura une certaine latitude pour le modifier). Les environnements Gym développés seront testés avec différents agents simples, codés par l’étudiant : stratégies jointes mixtes arbitraires, stratégies aléatoires… Si l’étudiant avance suffisamment vite, il pourra implémenter une stratégie classique d’apprentissage dans les jeux de type fictitious play.
En rejoignant INRAE, vous bénéficiez (selon le type de contrat et sa durée) :
– jusqu’à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
– d’un soutien à la parentalité : CESU garde d’enfants, prestations pour les loisirs ;
– de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
– d’un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
– de prestations vacances et loisirs : chèque-vacances, hébergements à tarif préférentiel ;
– d’activités sportives et culturelles ;
– d’une restauration collective.
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