Formation doctorale
"Informatique et Sciences de Données et de l’Information"
__ Dc-ISDI __
Objectifs
Assurer une veille scientifique et technique sur des domaines d’intérêts.
Contribuer à la mise en place d’une recherche appliquée dans les domaines de l’informatique et des sciences des données et de l’information.
Capitaliser et valoriser les résultats de recherche à travers la participation à des conférences nationales et internationales et des publications scientifiques dans des revues indexées.
Contribuer à l'amélioration de la qualité de l'enseignement supérieur et de la Recherche & Développement.
Contribuer au rayonnement de l’École des Sciences de l’Information en tant qu’école d’ingénieur formant des ingénieurs et des chercheurs des données et de la connaissance.
Conditions d’accès
Diplômes requis :
Diplôme d’Informatiste spécialisé
Diplôme de DESA
Diplôme de Master
Diplôme d’Ingénieur d’État ou diplôme reconnu équivalent
Pré-requis scientifiques et pédagogiques :
Maîtrise de la langue française et connaissance de la langue anglaise
Maîtrise des bases en informatiques
Dossier de candidature
Le dossier de candidature doit comporter :
Copie de la CIN
Copie du diplôme Bac+3/4 : Informatiste, Licence, Bachelor, ou équivalent (Le cas échéant)
Copie du diplôme Bac+5/6 : Informatiste Spécialisé, Ingénieur d’État, Master, ou équivalent
Copie des relevés de notes des années d'étude pour l'obtention du diplôme Bac+5/6
Projet de recherche
Lettre de motivation justifiant le choix du/des sujet/s (Voir liste des sujets ci-dessous)
Curriculum Vitae avec photo
Deux photos récentes du candidat
Procédure de sélection
=> Étude du dossier administratif du/de la candidat(e)
(Critères de sélection : moyenne générale, mentions, nombre d’années d’études, notes des matières principales, etc.)
Avoir au minimum une moyenne générale de 14/20 au Master ou diplôme équivalent.
Avoir au minimum la note de 14/20 au mémoire ou projet de fin d’études (ou la mention correspondante).
Les modules relatifs à la communication, l’anglais et l’informatique doivent être validés.
Cursus des études, Mentions obtenues, Nombre d’années d’études, Notes des matières principales, Niveau d’anglais, Projet de fin d’études, Parcours professionnel.
=> Étude du dossier scientifique du/de la candidat(e) admis(e) après l'étude du dossier administratif
Étude du dossier constitué d’un projet scientifique et d’un dossier académique.
=> Entretien oral avec les candidat(e)s retenu(e)s après l'étude du dossier scientifique
Échange scientifique avec le/la candidat(e) sur la base :
du projet proposé et de la thématique de recherche que le/la candidat-e souhaite développer,
du parcours académique et travaux réalisés,
du sujet du mémoire de fin d’études,
de la culture générale.
Dates
Préinscription en ligne :
du 13 au 27 février 2023 inclus
(sur le site web de l’ESI)Affichage de la liste des candidat(e)s retenu(e)s suite à l'étude des dossiers : A partir du 03 mars 2023
(sur le site web de l’ESI)Dernier délai d’envoi des projets de recherche par les candidats retenus lors de la présélection : 12 mars 2023
Entretien oral : 20-21 mars 2023
Affichage de la liste finale des candidat(e)s retenu (e)s :
A partir du 24 mars 2023
(sur le site web de l’ESI)Inscription (liste principale) :
30-31 mars 2023
Important ... !
Dépôt des dossiers :
les candidats sont tenus de déposer leurs dossiers (support papier) le jour de l'épreuve orale, au service des Affaires Pédagogiques de l'ESI.Les inscriptions ne sont déclarées définitives que sous condition de validation de tous les pré-requis.
En cas de besoin, de nouvelles mesures pourraient être prises et communiquées sur le site de l'ESI.
Formulaire sur Google Forms.
Un compte Gmail est requis pour remplir ce formulaire
Sujets de recherche
Sujet 1 : Nouvelles techniques de consolidation des données en Machine Learning : Application aux images médicales.
Sujet 2 : Hybridation des architectures de Deep Learning par Logique floue
Sujet 3 : Optimisation des systèmes intelligents en applications Smart Cities
Sujet 4 : Design of new predictive models for financial data analysis
Sujet 5 : Design of a deep self-learning algorithm
Sujet 6 : Prédiction des risques d’une maladie chronique et son diagnostic via les techniques avancées de l’intelligence artificielle et développement d’un système de recommandation des options de traitement les plus efficaces pour cette maladie
Sujet 7 : Towards the mixing of Data Mining, Deep and Machine Learning techniques for an automatic analysis of text from social networks and collaborative web tools in order to create summaries and reliable syntheses
Sujet 8 : Towards a new innovative learning model based on information technologies specific to distance learning platforms and MOOCS
Sujet 9 : Sciences de données au service de l'apprentissage en ligne ( Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning , etc.)
Sujet 10 : Management des connaissances et sciences des données
Sujet 11 : Filtrage de l'information sur les plateformes de recherche de l'Information Scientifique et Technique (IST) par le biais de l'apprentissage automatique et profond
Sujet 12 : Analyse des sentiments et des opinions dans les MOOCS dans un environnement d’E-learning par le biais des techniques de Deep Learning
Sujet 13 : Uncovering Hidden Cancer Risk Factors and Interactions through Medical Knowledge Discovery in Epidemiological Analysis using Deep Learning
Sujet 14 : Leveraging Artificial Intelligence for Improved Financial Market Analysis and Predictive Forecasting of Economic Indicators
Sujet 15 : Deep Natural Language Processing for Enhanced Knowledge Extraction from Arabic and Multilingual Social Media News Sources
Sujet 16: Enhancing Risks Monitoring and Optimizing Crop Production for Agricultural Sustainability Using Deep Natural Language Processing and Computer Vision
Sujet 17: Preventing Vision Degradation through Early Detection and Diagnosis of Ocular Diseases using Deep Learning in Medical Imaging
Sujet 18: Personalized Recommender System for Skill Enhancement and Job Matching using Deep Natural Language Processing
Sujet 19: ChatGPT and Customer Experience: Exploring the Benefits and Challenges of Implementing ChatGPT in Customer-Facing Applications
Sujet 20: Adversarial Machine Learning in Cybersecurity: Developing Robust Defenses against Evolving Attack Techniques.
Sujet 21: Enabling Collaboration and Knowledge Management in MLOps: Developing Collaborative Platforms and Knowledge Bases for Sharing and Reusing Machine Learning Models
Sujet 22: Exploring the Effectiveness of ChatGPT as an Intelligent Tutoring System in Improving Student Learning Outcomes
Sujet 23: Focusing on MLOps Best Practices and Exploring the Challenges and Opportunities of Natural Language Generation in Healthcare
Sujet 24: Visual and Textual Question Answering in Healthcare to Address Challenges and Seize Opportunities to Improve Diagnostic Accuracy
Sujet 25 : Elaboration d'une boite à outil pour l'évaluation des architectures IoT
Sujet 26: InterPARES Trust Artificial Intelligence database terminology
Sujet 27: Maturity Assessment for Appraisal in the Artificial Intelligence Age
Sujet 28: Utilisation de l’apprentissage profond dans le système de recommandation : prédiction des réponses complètes des thérapies anti-cancéreuses en préopératoire
Sujet 29 : Collaborative Multi-View Clustering
Sujet 30 : Détection des comportements psychologiques atypiques dans les réseaux sociaux via les techniques avancées de l’intelligence artificielle et du traitement automatiques du langage naturel et développement d’un système de recommandation pour la prévention des adolescents de ces comportements
Sujet 31 : Utilisation des Big Data et de l’intelligence artificielle au service de la modélisation individuelle des patients (Médecine personnalisée) pour une aide à la prescription et au traitement médicale et/ou chirurgical
Sujet 32 : Valorisation et préservation du patrimoine linguistique arabe avec les techniques de l'intelligence artificielle et du traitement de langage naturel
Sujet 33 : Vers un modèle de déploiement à grand échelle des projets d’intelligence artificielle sur des systèmes embarqués
Sujet 34 : Internet of Things & cloud computing for inclusive e-healthcare systems
Sujet 35 : Vers un Framework de déploiement des applications cloud natives basées sur DevSecOps
Sujet 36 : Protocole de conception et impression 3D et utilisation des environnements immersives pour le E-healthcare
Sujet 37 : Détection des risques de cyber-attaques en se basant sur les avancés du Machine Learning
Sujet 38 : Automatisation du processus de développement logiciel via les techniques avancées de l’intelligence artificielle
Sujet 39 : Les techniques de l’intelligence artificielle et du traitement de langage naturel pour l’exploitation des documents écrits en arabe
Sujet 40 : Manipulation des données spatio-temporelles et leur modélisation à l’aide de l’apprentissage profond le Deep Learning
Ecole des Sciences de l'Information
Avenue Allal El Fassi, Madinat Al Irfane – B.P : 6204, Rabat-Instituts – CP 10000, Rabat, Royaume du Maroc
Courriel : esi@esi.ac.ma – Web : www.esi.ac.ma
Localisation Map : X4JM+RV Rabat