Doctorat

Le doctorat au Cédric — L’école SMI

Le Cédric compte plus d’une soixantaine de doctorants. Chaque doctorant est rattaché à l’une des équipes du laboratoire et travaille sous la responsabilité d’un directeur de thèse et éventuellement d’un co-encadrant.

Les études doctorales s’effectuent dans le cadre de l’école doctorale Sciences des Métiers de l’Ingénieur (SMI) qui est responsable du bon déroulement de de la thèse.

Une thèse est un travail qui doit être financé. Les budgets proviennent de contrats de recherche, de projets nationaux ou internationaux, de collaborations avec des entreprises (dispositif CIFRE) ou de financement directement délivrés par les établissements d’accueil. Le Cédric attribue ainsi en moyenne directement deux contrats doctoraux par an à l’issue d’un concours qui se déroule en mai. D’autres contrats sont proposés en fonction des activités contractuelles des équipes et des directeurs de thèses.

Pour toute information complémentaire, vous pouvez contacter la Prof. Samia Bouzefrane, chargée de mission au laboratoire.

Préparer son doctorat au Cnam avec l’école doctorale SMI

Dans Foire aux questions, vous trouverez toutes les questions relatives au déroulement de votre thèse en tant que doctorant au Cnam.

Sujets de thèse proposés au Cédric dans le cadre de la campagne doctorale 2022

Soumission des candidatures jusqu’au 15 Mai 2022 (CV, lettre de motivation, relevés de notes, lettre de recommandation)

Sujet 1 – TitreMachine learning enhanced estimation and control for autonomous vehicles proposé par Thach N. Dinh (LAETITIA), Tarek Raïssi (LAETITIA) et Kamel Barkaoui (SYS)

Sujet 2 – Titre: AI for Enhanced Access to Legal Texts: Network-French Legislation Use Case proposé par Nada Mimouni (ISID) et Fayçal Hamdi(ISID)

Sujet 3 – Titre: Etiquetage antimagique des arêtes d’un graphe : aspects algorithmiques et structurels proposé par Christophe Picouleau (OC) et Cédric Bentz (OC)

Sujet 4 – Titre: Evaluation de la calibration d’un classifieur proposé par Giorgio Russolillo et Ndèye Niang (MSDMA)

Sujet 5 – Titre: Deep learning techniques for RIS-aided 6G communications in mmWaves and sub-THz bands proposé par Hmaied Shaiek , Didier Le Ruyet et Ali Dziri (LAETITIA)

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