Ingénieur Développement – Plateforme LAGAD

Context
Le centre Inria de l'Université de Rennes
est un des neuf centres d’Inria et compte plus d'une trentaine d’équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d’innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l’enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique.
Le projet
LAGAD
(Laboratoire d’Analyse Globale des Dynamiques informationnelles), porté par
Inria Rennes
et l’équipe
ARTISHAU
, est une plateforme d’observation dédiée à l’analyse de la propagation des tendances et des informations entre
réseaux sociaux, médias et grands modèles de langage (LLMs)
.
La propagation de toute information, dont les fausses informations, peut s'observer à l'intérieur d'un seul réseau social, mais peut aussi être observée entre plusieurs d'entre eux. La plateforme et opérationnelle et collecte quotidiennement les "tendances" (déclarées comme telles) des réseaux sociaux principaux, les grands titres de plusieurs médias, mais aussi les tendances perçues comme telles par les LLMs.
Une telle approche holistique des tendances perçues peut éclairer des dynamiques en train de naître au plus tôt, dans le paysage informationnel global. L'historique de la publication de ces tendances permet alors de catégoriser les réseaux ou médias comme précurseurs ou suiveurs de telles informations, puis plus tard de chercher à prédire la porosité à certaines influences (reconnues
comme telles par d'autres participants au projet). La nouveauté est ainsi d’éclairer quels médias sont des relais pour une propagations inter médias, a l’inverse de ne considérer que des « profils utilisateurs » comme des relais.
Ce poste s’inscrit dans un environnement technique exigeant, où l’ingénieur recruté contribuera à
maintenir, déployer et faire évoluer l’infrastructure de LAGAD
, tout en développant des outils pour
interagir avec les LLMs
et analyser leurs biais.
Assignment
Sous la supervision d’
Erwan Le Merrer
(Chercheur équipe ARTISHAU),
Alexandre Sanchez
(Ingénieur SED) et en collaboration avec les membres du projet LAGAD, l’ingénieur aura pour mission principale de
traiter et analyser les données collectées
par la plateforme pour en extraire des indicateurs actionnables. Plus spécifiquement, il/elle contribuera à :
L’analyse des biais des LLMs
:
Étudier les sources utilisées par 11 LLMs majeurs (américains, chinois, français, etc.) pour répondre à des requêtes sur l’actualité, et identifier leur
sensibilité aux manipulations
ou aux ingérences.
Collaborer avec des chercheurs en SHS pour
qualifier les sources
(valence politique, idéologique) et quantifier les biais via des analyses statistiques.
Élargir l’étude aux nouveaux LLMs frontière et intégrer des
contextes variés
pour modéliser la personnalisation des réponses.
La fouille de données pour la prédiction de propagation inter-sources
:
Retracer la diffusion d’
attaques de désinformation
à travers les médias et réseaux sociaux, en identifiant des
motifs récurrents
et leur persistance.
Développer des
modèles prédictifs
pour identifier les médias ou réseaux critiques (nœuds de relais) via des analyses de centralité ou d’autres méthodes avancées.
L’objectif final est de
renforcer la capacité de LAGAD à anticiper les dynamiques de propagation
et à fournir des outils d’analyse pour les acteurs publics et privés concernés par la
sécurité de l’information
.
Main activities
L’ingénieur aura pour mission principale de
garantir la robustesse, la scalabilité et l’évolution de la plateforme LAGAD
, en se concentrant sur :
L’administration système
:
Déployer et maintenir les
serveurs Linux (Debian, Proxmox)
hébergeant la plateforme.
Assurer la
sécurité et la stabilité
des environnements de collecte et de traitement des données.
Le développement et l’amélioration de la plateforme
:
Automatiser et optimiser
les processus de collecte et de traitement des données via des scripts
Python et shell
.
Contribuer à l’évolution des outils existants pour
intégrer de nouvelles sources
(LLMs, réseaux sociaux, médias).
Développer des
visualisations
(tableaux de bord, graphes de propagation) pour rendre les résultats accessibles aux partenaires du projet.
Les interactions avec les LLMs
:
Développer des
requêtes automatisées
(prompting, vibe coding) pour interroger les LLMs et collecter leurs réponses et sources.
Analyser les
biais et comportements
des LLMs via des tests systématiques et des méthodes de prompting avancées.
Documenter et valoriser les résultats
:
Rédiger des
rapports techniques
et des notes méthodologiques.
Skills
Les compétences indispensables sont :
Python
Linux (shell)
Git
Connaissances appréciées :
PROXMOX
Gitlab-CI
Ansible
Outils de
data engineering
(Pandas, etc.)