L'UCLouvain recherche

un·e (h/f) chercheur·euse post-doctoral·e en traitement automatique du
langage

-   bourse postdoctorale à temps plein (100%) pour une durée de deux
    ans
-   pour le Centre de traitement automatique du langage (Cental), de
    l'Institut langage et communication (ILC) à l'UCLouvain
    (Louvain-la-Neuve)
-   entrée en fonction: avril à juin 2021

Cette proposition de bourse postdoctorale s'intègre dans le cadre
d'un ambitieux projet de recherche réalisé par le CENTAL
(Centre de traitement automatique du langage,
https://uclouvain.be/fr/instituts-recherche/ilc/cental), en
collaboration avec FEI (France Éducation International,
https://www.france-education-international.fr/). Elle est financée par
le Fond national de la recherche scientifique, le FNRS
(https://www.frs-fnrs.be/fr/) pour une durée de 2 ans.

Le projet dans son ensemble mobilisera plusieurs chercheurs afin de
mettre au point une solution automatisée d'aide et d'assistance à la
correction d'épreuves d'expression écrite en langue française, à des
fins d'évaluation certificative. Plus précisément, il s'agira de
développer un système qui soit capable (1) d'évaluer automatiquement le
niveau de l'expression écrite des candidats en entraînant une solution
d'intelligence artificielle sur les données de FEI et (2) de fournir
divers diagnostics basés sur des ressources pédagogiques en FLE.
Le premier objectif de ce projet se situe dans la lignée des travaux
réalisés pour l'anglais visant à évaluer automatiquement les
productions d'apprenants en lien avec l'échelle du CECR (Tack et al.,
2017; Arnold et al., 2018; Yannakoudakis et al., 2018;
Baillier et al., 2019).
Le second objectif se situe dans la lignée des travaux du CENTAL sur
l'apport d'un diagnostic sur la complexité d'une production écrite
(CEFRLex dans François et al., 2014; Pintard et François, 2020 ou
AMesure dans François et al., 2020).

Le rôle du chercheur ou de la chercheuse postdoctoral·e engagé·e
consistera principalement à (1) préparer le corpus de FEI en vue d'un
traitement statistique, (2) implémenter des variables linguistiques
(par ex. mesurant la complexité du lexique ou des structures syntaxiques,
cf. Tack et al., 2017) et pédagogiques (par ex. itinéraires
d'acquisition, cf. Bartning et Schyler, 2004) corrélées avec le niveau
CECR des productions d'apprenants du FLE, (3) développer un modèle IA
capable de prédire ce niveau CECR automatiquement et (4) le tester
auprès d'évaluateurs humains. Il ou elle sera amené·e à collaborer
étroitement avec les autres membres de l'équipe en vue d'assurer la
bonne réalisation de ces tâches.


Environment de travail

Le CENTAL est rattaché à l'Institut Langage & Communication
(https://uclouvain.be/fr/instituts-recherche/ilc), qui fait partie de
l'UCLouvain. Cette université est située à Louvain-la-Neuve
(https://uclouvain.be/fr/sites/louvain-la-neuve), une ville piétonne,
agréable à vivre et très dynamique. Le projet de recherche sera réalisé
sous la direction du Pr. Thomas François
(https://cental.uclouvain.be/team/tfrancois/), expert en lisibilité et
en simplification automatique de la langue. Des missions à Paris
(Sèvres) sont prévues afin d'assurer une bonne collaboration avec FEI.
Cet organisme est mondialement reconnu pour son expertise dans le
domaine de l'évaluation des niveaux de compétence en français langue
étrangère (FLE) et est en charge de l'organisation des principaux tests
de langues en français, à savoir le TCF, le DELF, ou le DAFL.

Qualifications et aptitudes requises

Le·la candidat·e répondra aux qualifications suivantes :

  -     Être porteur·euse d'une thèse de doctorat en Informatique, en
        Linguistique computationelle, en Traitement automatique du
        langage (TAL) ou équivalent.
  -     De solides compétences informatiques sont requises :
        -   langages de programmation : Python (maîtrise);
        -   la connaissance de scikit-learn, pandas, TensorFlow,
            PyTorch ou Keras est un plus.
        -   technologies web : HTML, Javascript, CSS, Flask, MySQL et
            PostgreSQL
        -   systèmes : Linux
  -     La connaissance des principaux algorithmes en apprentissage
        supervisé est requise. La connaissance des réseaux de neurones
        profonds est un plus.
  -     Excellente maîtrise du français (niveau C1 minimum) et bonne
        connaissance de l'anglais (niveau B2 minimum)
  -     Excellent profil au niveau de la recherche (publications,
        conférences, etc.)
  -     Bonne connaissance des principaux outils et algorithmes du TAL
  -     Une expérience de recherche dans l'un des domaines suivants
        est un plus : apprentissage des langues assisté par ordinateur,
        lisibilité, évaluation automatique d'essai, language
        assessment, etc.
  -     Autonomie, sens du travail en équipe, capacité d'écoute et
        d'analyse des besoins, réactivité.


Conditions d'engagement :

Cette bourse postdoctorale est soumise aux conditions suivantes :

  -     réservée à des chercheurs·euses en "situation de mobilité
        internationale", ce qui signifie qu'il ou elle ne peut pas
        avoir résidé ou exercé son activité principale (étude, emploi,
        etc.) en Belgique pendant plus de 24 mois au cours des 3
        dernières années qui précèdent immédiatement la période de son
        séjour postdoctoral.
  -     limitée aux candidat·e·s ayant terminé leur thèse de doctorat
        moins de 6 ans avant le début du contrat.
  -     le recrutement doit être validé par le FNRS avant d'être
        effectif, notamment pour vérifier la bonne application des
        conditions susmentionnées.

La rémunération prendra la forme d'une bourse de deux ans, dont le
montant net tourne autour de 2500 EUR.

Ce poste requiert d'être domicilié en Belgique. Les candidats hors UE
sont responsables de l'obtention d'un visa et des permis requis, avec
le soutien du département concerné de l'UCLouvain.


Dossier de candidature :

Date limite de remise du dossier : 15 mars


Si vous êtes intéressé par ce poste, merci d'envoyer votre
dossier de candidature à Thomas François (thomas.francois@uclouvain.be).

Celui-ci devra inclure :

1.  un curriculum vitae détaillé en français reprenant les différentes
    qualifications et aptitudes requises ainssi que les publications et
    autres expériences académiques et scientifiques ;

2.  une lettre de motivation en français, décrivant votre intérêt pour
    le poste, comment votre profil répond à la description du poste et
    aux objectifs du projet, etc. ;

3.  une lettre de référence en français ou en anglais.

Les candidats retenus seront invités à participer à un entretien
via vidéo-conférence selon des modalités qui leur seront ensuite
transmises par mail.

Pr. Thomas François