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Formation doctorale
Objectifs
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
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
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
Procédure de sélection
Etude de dossier
Critères de sélection : mentions, nombre d’années d’études, notes des matières principales, etc.
Etude du dossier constitué d’un projet scientifique et d’un dossier académique.
Avoir au minimum une moyenne générale de 14/20 au Master ou diplôme équivalent.
Avoir au minimum la note de 14/20 au mémoire de fin d’études (ou la mention correspondente).
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.
Entretien oral
Echange 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
Dates
Préinscription en ligne : Du 16 nov. au 03 déc. 2021 inclus (sur le site web de l’ESI).
Affichage de la liste des candidat(e)s retenu(e)s pour l’entretien oral après étude des dossiers : A partir du 10 déc. 2021 (sur le site web de l’ESI).
Entretien oral : Du 13 déc. au 17 déc. 2021.
Affichage de la liste finale des candidat(e)s retenu (e)s : A partir du 20 déc. 2021 (sur le site web de l’ESI).
Inscription (liste principale) : Du 21 déc. au 24 déc. 2021.
Important ... !
Important ... !
Dépôt des dossiers : les candidats sont tenus de déposer leurs dossiers (en 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.
De nouvelles mesures pourraient être prises et communiquées sur le site de l'ESI selon l'évolution de la situation pandémique liée à la propagation de la Covid-19 au Royaume.
Sujets de rercherche
Sujets de rercherche
1: Prédiction de 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.
2: 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.
3: Le déploiement des réseaux de neurones dans les systèmes de recommandation à travers l’identification des invariances dans le contexte d’utilisation d’un système de recommandation, permettant de prendre en compte à la fois le contenu intrinsèque des données et les contraintes liées au contexte de l’utilisateur.
4: 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 dans un contexte big data.
5: Les techniques de l'intelligence artificielle et du traitement de langage naturel pour le suivi du bien-être psychologique des utilisateurs arabophones des réseaux sociaux.
6: Pérennisation et amélioration de la fiabilité et la performance des services de Machine learning et de deep learning via le déploiement et l’industrialisation des modèles de machine learning en se basant sur une approche MLOps.
7: Gestion de la transformation des systèmes d’information ouverts aux smart systèmes.
8: Apports et défis du Big Data et de l’apprentissage automatique dans l’analyse géospatiale pour l’habitabilité urbaine.
9: Multi-domain anomaly detection from heterogeneous data for security analysis.
10: Early detection and progression analysis of neurodegenerative diseases using deep learning.
11: Cyber-attacks detection and prevention using machine learning and deep learning approaches.
12: Enhancing information retrieval from text data using NLP for complex question answering.
13: Diagnostic optimization and prognostic factor analysis in oncology: artificial intelligence-based approaches.
14: Multifactorial modeling and preventive prediction of cancer risks using robust artificial intelligence models.
15: Auto-learning architecture for convolutional neural networks.
16: Spatiotemporal convolutions for 2D and 3D video action recognition.
17: Combination of global and local features for emotion classification and facial expression detection.
18: Modélisation, implémentation et impression 3D d’un implant humain en utilisant des outils de traitement d’image et la reconstruction 3D d’un os atteint d’ostéonécrose.
19: Valorisation et préservation du patrimoine linguistique arabe avec les techniques de l'intelligence artificielle et du traitement de langage naturel.
20: Système intelligent pour la détection des fraudes aux examens dans un environnement d'apprentissage en ligne en se basant sur les techniques d'intelligence artificielle et traitement automatique de la langue.
21: Recent breakthroughs in artificial intelligence, machine learning and data analytics have led to a significant improvement in the ability of computers to extract meaning from structured and unstructured data in documents via text mining software.
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