Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Missions :
- Dans le cadre du projet ANR « IDANOPO – Identité et anonymat dans le portrait de 1600 à 1800 : entre histoire de l’art et intelligence artificielle », concevoir et mettre en œuvre tout ou partie des protocoles de collecte, de structuration et de traitement de corpus visuels numériques destinés à l’entraînement de modèles de vision par ordinateur.
- Concevoir et créer l’animation scientifique du projet : site et carnet de recherche, coordination des ateliers et événements.

Activités :
- Participer à la constitution du corpus d’entraînement supervisé du projet (« vérités terrains »).
- Constituer et annoter le corpus d’entraînement du modèle non supervisé de reconnaissance des portraits.
- Assurer la mise en œuvre des principes de la science ouverte dans le cadre du projet ANR (dépôts des données dans les entrepôts adéquats).
- Participer à l’élaboration du plan de gestion des données du projet.
- Assurer une veille scientifique et technologiques sur les thématiques du projet.
- Participer à la communication du projet (création site internet, billets de blog scientifique).

Contexte de travail :
Le projet IDANOPO entend confronter la reconnaissance faciale de l’Intelligence artificielle (IA) aux portraits d’art réalisés aux 17e et 18e siècles afin d’identifier les personnes représentées et de les replacer dans leur contexte historique. Il réunit des chercheurs en histoire de l’art et en analyse d’images numériques par ordinateur afin de concevoir un nouvel outil pour l'étude historique du portrait et la circulation des modèles. Il s’agit de recourir à la vision par ordinateur afin d’analyser de manière automatisée de grands corpus dont seule une partie sera supervisée, car les annotations expertes sont particulièrement chronophages.
Ce projet qui combine étroitement sciences humaines et informatique, intègre également une forte composante d’humanités numériques afin de s’inscrire dans une démarche de science ouverte totale. Il s’organise autour de 3 axes de travail et un axe transversal : la construction des corpus d’apprentissage (axe 1) ; la conception des GNN pour l’analyse automatisée des corpus (axe 2) ; l’analyse et l’interprétation des méthodes et des résultats (axe 3) ; la communication et le partage des données via la science ouverte (axe 4). L’ingénieur·e travaillera principalement sur les axes 1 et 4 du projet et sera associé·e aux axes 2 et 3.
Coordonné par Gaëtane Maës, le projet associe trois équipes qui sont respectivement rattachées à l’UMR HARTIS et à l’UMR CRIStAL de l’université de Lille, et à la Bibliothèque Nationale de France.

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.

Competences :
- Maîtrise d’un langage de programmation orienté objet (Python, ...)
- Connaissance du format IIIF
- Connaissance du fonctionnement des APIs
- Connaissance des ontologies et formats de données et métadonnées ouvertes pour les corpus iconographiques
- Connaissance des principes de la science ouverte
- Connaissance en histoire de l’art (17e et 18e siècles)

Contraintes et risques :
NA