Titre du sujet : Aide à la gestion des situations d’urgence : Développement d’un Modèle d’Apprentissage Automatique pour l’identification des ressources et des besoins des victimes à partir des tweets. 

Contexte et objectif : Les réseaux sociaux sont considérés aujourd’hui comme des canaux de communication et d’information, notamment en période de crises telles que les catastrophes naturelles. En effet, les internautes se tournent vers ces plateformes pour relater la situation sur le terrain, signaler des besoins urgents en nourriture, abris ou soins médicaux ou aussi pour offrir des ressources telles que : hébergements, dons de produits de première nécessité, bénévolat, etc. Il est donc pertinent d’exploiter ces données afin d’en extraire des connaissances qui pourraient servir aux organisations humanitaires et aux citoyens mobilisés pour coordonner les secours efficacement.  

Pour ce faire, nous proposons de :

• Réaliser une recherche bibliographique

• Collecter, prétraiter et labelliser des tweets liés à une situation d’urgence en prenant en considération les situations d’incertitude ainsi que l’aspect hiérarchique des labels.

• Utiliser des modèles pré-entraînés tels que BERT, RoBERTa, BERTweet... afin d’encoder les entrées textuelles et obtenir des représentations (des embeddings) des tweets.

• Appliquer les algorithmes de Machine learning adéquats pour la classification des tweets en se basant les représentations obtenus dans l’étape précédente.

• Evaluer les résultats.

Nous recherchons un(e) étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur en informatique, actuellement à la recherche d’un stage de fin d’études, avec une spécialisation en Data Science.

Vous avez acquis de solides compétences techniques, notamment en Python, NLP, Machine learning.

Vous êtes autonome, rigoureux, et motivé(e) par l’idée d’évoluer dans un environnement stimulant et dynamique.