OpenEdition recrute un·e doctorant·e en informatique

Informations générales

• Lieu de travail : Marseille
• Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
• Durée du contrat : 36 mois
• Date de début de la thèse : 1er novembre 2023
• Date limite de candidature : 25 septembre 2023
• Quotité de travail : Temps complet
• Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
• Section CN : Sciences de l’information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Description du sujet de thèse

Dans le contexte du projet COMMONS (COnsortium of Mutualised Means for OpeN data & Services for SSH), OpenEdition recrute un·e doctorant·e en informatique / data science pour développer des méthodes computationnelles pour le traitement et la visualisation de traces d’usage sur des plateformes de sciences humaines et sociales. Le·la doctorant·e sera également amené·e à prototyper des outils pour améliorer les parcours utilisateurs. La structure d’accueil du doctorat sera OpenEdition, à Marseille, en co-tutelle avec le LIS (UMR AMU CNRS de l’INS2i) et son école doctorale (ED 184). Le doctorat se fera en étroite collaboration avec une doctorante en science de l’information et de la communication.

Mission

Le programme COMMONS repose sur les fondations existantes de trois infrastructures de recherche en sciences humaines et sociales et ambitionne notamment de fluidifier et amplifier l’accès aux services et leur usage par la modélisation de parcours utilisateurs seamless. À cette fin, il est prévu un « observatoire des usages » dont l’objectif est d’identifier en continu les modes d’appropriation par les producteurs et les utilisateurs des contenus et services mis à disposition par les trois infrastructures, afin de mesurer l’impact des équipements et améliorer l’expérience utilisateur. Les objectifs pratiques de cet observatoire seront de fournir un ensemble d’indicateurs et de métriques à l’usage du consortium COMMONS et de ses communautés qui produisent et utilisent des contenus.
En étroite collaboration avec une autre doctorante mettant en œuvre une approche qualitative basée sur des dispositifs d’enquête issus des sciences humaines et sociales, la mission de la personne recrutée sera de déployer une approche computationnelle des parcours utilisateurs qui sera fondée sur les traces d’usages (logs serveurs, données Matomo) ainsi que des outils précédemment développés à l’OpenEdition Lab (Umberto pour la détection de « lecteurs inattendus », Elinor pour l’analyse des connexions extra-académiques, Bilbo pour l’enrichissement bibliographique) et permettra de développer de nouveaux outils de suivi des parcours et d’optimisation de la navigation.

Activités

1. Analyse des données
Les trois infrastructures étudiées produisent des données d’usage de natures différentes. Dans chaque cas, un état de l’art des méthodes existantes pour traiter les données permettra de concevoir des pipelines d’analyse en développant de nouvelles méthodes.
Par exemple, dans le cas de logs serveurs, il s’agira de i) concevoir et tester des modèles de parcours utilisateurs afin de sessionniser les logs ; ii) enrichir les sessions grâce aux métadonnées disponibles ou par inférence grâce à des méthodes prédictives (ex. topic modeling sur le contenu consulté) ; iii) construire une typologie d’usagers et de comportements selon des features prédéfinies par clustering des sessions, selon que l’on envisage les sessions comme des séquences de patterns (SPM), des graphes (SGT), des séries temporelles (LSTM) ou des séries spatiales (TDA).
D’autres approches seront à envisager pour d’autres types de données, comme, par exemple l’analyse de réseaux multicouches, des modèles de séquences et de thèmes, des réseaux neuronaux sous formes de graphes, de l’apprentissage de représentations ou des modèles de recherche d’information à base de clics.

2. Visualisation des résultats
Conformément aux principes de la science ouverte, les données et les logiciels munis de licences appropriées seront exposés sur des dépôts institutionnels avec une interface dédiée munie d’outils permettant de visualiser et naviguer parmi les différents types d’analyses produites.
Un état de l’art des méthodes et outils existants permettra de choisir au mieux les méthodes de réduction de dimensionnalité, de projection et de visualisation nécessaires pour rendre actionnables les résultats de l’analyse par tout le consortium COMMONS.

3. Prototypage d’outils
Enfin, les résultats de l’analyse permettront de développer des prototypes d’outils de navigation et de consultation à travers les contenus et services de COMMONS afin, notamment, d’optimiser les parcours utilisateurs à travers les trois infrastructures mais également d’améliorer l’accessibilité et la découvrabilité des contenus et des services.
Cela pourra se faire, par exemple, grâce à l’éditorialisation semi-automatique de contenus en fonction de l’actualité, par un système de recommandation de consultation ou de parcours sur la base de l’agrégation de sessions, par des éléments d’interface permettant d’améliorer UX/UI.

Compétences

• Diplôme de niveau master en informatique / sciences des données / humanités numériques / Human Computer-Interaction / UX-UI.
• Maîtrise des outils traditionnels de machine learning appliqués à des jeux de données issus des SHS.
• Expérience en programmation, particulièrement Python et librairies de ML, et usage de serveurs de calcul distants.
• Intérêt pour les objets et les méthodes des sciences humaines et sociales.
• Volonté de collaborer avec d’autres disciplines ainsi qu’avec les autres services d’OpenEdition.
• Connaissance des pratiques de gestion des données (problématiques éthiques, plan de gestion, solutions techniques).

Contexte de travail

L’infrastructure de recherche (IR) OpenEdition, qui coordonne le consortium COMMONS, déploie quatre plateformes de communication scientifique spécialisées en sciences humaines et sociales : une plateforme dédiée aux revues (OpenEdition Journals), une plateforme dédiée aux livres (OpenEdition Books), une plateforme de blogs de recherche (Hypothèses) et un calendrier des événements académiques (Calenda). OpenEdition regroupe près de soixante personnes travaillant à plein temps à Marseille et à Paris pour le CNRS, Aix-Marseille Université, l’EHESS et Avignon Université.

L’IR* Huma-Num soutient les communautés de recherche en leur proposant un ensemble de plateformes et d’outils pour traiter, diffuser et conserver à long terme des données numériques tout au long de leur cycle de vie. L’IR Métopes fournit un ensemble d’outils et de méthodes propres à permettre la constitution de fonds éditoriaux structurés au plus près des impératifs d’accès ouvert et des enjeux économiques liés.

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