INGENIEUR - RECHERCHE EN MODELISATION DYNAMIQUE DU CERVEAU (H/F)

DESCRIPTION DE LA DIRECTION L'équipe d'accueil, The Computational Brain Team, dirigée par Florent Meyniel, se situe à l'interface entre la recherche fondamentale en neurosciences computationnelles et la recherche clinique. Notre équipe est rattachée à l'Unités de Neurosciences Cognitives (UNICOG), unité mixte de recherche Inserm-Université Paris Sud située sur le site du CEA Paris-Saclay, dont la mission est d'étudier les bases cérébrales des fonctions cognitives. Notre équipe est également rattachée à l'Institut de Neuromodulation, situé au cœur de l'hôpital Saint-Anne à Paris, et qui a pour mission de développer et de proposer des traitements innovants tels que de nouvelles techniques de neuromodulation pour des pathologies psychiatriques résistantes aux traitements usuels. Cette double affiliation (département Neurospin et GHU Paris Psychiatrie et Neurosciences) nous donne ainsi accès à de nombreux outils de recherche tels que les IRM à très haut champs ou les enregistrements intracrâniens, à différents modèles de dysfonctionnements cérébraux que sont les pathologies psychiatriques, ainsi qu'à des interventions causales que sont les techniques de neuromodulation. DESCRIPTION DU POSTE L'objectif est de développer des modèles dynamiques hétérogènes du cerveau entier, intégrant l'hétérogénéité régionale des paramètres neuronaux, afin de simuler les dynamiques fonctionnelles cérébrales sous différents états de conscience (éveil, sommeil, anesthésie) en utilisant une approche d'apprentissage machine.

L'ingénieur(e) développera une base logicielle permettant d'extraire des systèmes dynamiques latents contraints par des enregistrements intracraniens directs du cerveau humain. Les modèles obtenus permettront également de réaliser des perturbations in silico - notamment de systèmes neuromodulateurs - pour tester des hypothèses causales sur les interactions inter-régionales soutenant la cognition flexible et la prise de décision. MISSIONS

• Construction de modèles multi-régionaux hétérogènes du cerveau entier (variabilité inter-régionale des paramètres neuronaux, ex. récepteurs)

• Développement et maintenance d'un pipeline d'analyse reproductible basé sur l'identification de systèmes dynamiques latents et l'apprentissage profond

• Analyse des données S-EEG

• Simulation des dynamiques fonctionnelles sous différents régime de prise de décision en condition d'incertitude et réalisation d'expériences causales in silico (perturbations neuromodulatrices simulées)

• Développement logiciel : documentation, diffusion et transfert des outils vers l'équipe et les collaborateurs

• Appui méthodologique aux doctorants et stagiaires sur les outils développés

• Participation aux publications, présentations et réunions de coordination du projet

• Dissémination des résultats (présentations orales, articles, posters) PROFIL

• Formation d'ingénieur ou master (M2) en modélisation mathématique des systèmes dynamiques, neurosciences computationnelles, intelligence artificielle ou disciplines connexes

• Expérience démontrée en identification de systèmes dynamiques, y compris par apprentissage par réseau neuraux profond (meta-learning, modèles génératifs de type diffusion)

• Intérêt marqué pour la modélisation dynamique du cerveau : modèles neurophysiologiques de type Wilson-Cowan, modèles du cerveau entier, dynamiques à l'échelle multi-régionale

• Compétences solides en programmation scientifique (Python/PyTorch requis ; C/C++, MATLAB appréciés)

• Appétence pour le travail avec des données expérimentales complexes (EEG, IRMf)

• Autonomie, rigueur scientifique, capacité à travailler en équipe interdisciplinaire et internationale

• Maîtrise de l'anglais scientifique (écrit/oral) ; le français est un plus

• Une première expérience en neurosciences computationnelles ou en modélisation de données cérébrales serait un atout