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Stage : Extension d’un système d’identification automatique de la langue au code-switching et à la détection d’accent

Inria (French Institute for Research in Computer Science and Automation)

Posted Oct 8, 2026
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  • PyTorch / TensorFlow
Stage : Extension d’un système d’identification automatique de la langue au code-switching et à la détection d’accent Download job offer in PDF format The offer description be low is in French Contract type : Internship agreement Level of qualifications required : Master's or equivalent Other valued qualifications : M2 en IA, mathématiques, mathématiques appliquées, informatique ou équivalent, avec une forte motivation pour la recherche appliquée Fonction : Internship Support functions Context Le ou la stagiaire sera accueilli(e) au sein de la Mission Défense & Sécurité, créée en 2020 afin de fédérer et de développer les différentes actions d’Inria répondant aux besoins numériques des forces armées et du ministère de l’Intérieur. Le stage se déroulera au sein du pôle de recherche Parole & Audio, sous la direction de Clara Ponchard. Il s’inscrit dans la continuité des travaux de l’équipe sur l’identification de la langue. L’identification automatique de la langue consiste à prédire la langue parlée dans un enregistrement de signal audio. Elle a de nombreuses applications, soit en tant que telle pour le routage d’appels téléphoniques, soit comme prétraitement avant une tâche de reconnaissance de la parole. Les systèmes actuels d’identification de la langue reposent généralement sur des représentations latentes de haute dimension, difficilement interprétables. Le score de reconnaissance fourni par ces systèmes constitue une décision globale qui ne permet pas d’identifier directement les indices linguistiques ayant conduit à la prédiction. Afin de répondre à cette limite, les travaux menés dans l’équipe ont conduit au développement d’un système d’identification de la langue fondé sur une approche phonotactique, présentant des performances à l’état de l’art et reposant sur une représentation interprétable des enregistrements (une séquence de phonèmes localisés temporellement) et un calcul du score simple reposant sur les fréquences de chaque n-gramme dans chaque langue1. L’objectif du stage est de poursuivre ces travaux en étendant ce système à deux nouvelles problématiques : l’identification automatique de l’accent et de l’alternance codique (code-switching), c’est-à-dire l’alternance de deux ou plusieurs langues au sein d’une même conversation ou d’un même énoncé. 1 Iradukunda, M., Duroselle, R., & Ponchard, C. (2026). Identification de la langue par modélisation phonotactique de séquences en API. Actes des Journées d’Études sur la Parole (JEP 2026), 665–674. https://doi.org/10.21437/JEP.2026-64 Assignment Le stage comprendra une composante expérimentale importante, incluant la préparation et la manipulation de données audio, l’entraînement et le fine-tuning de modèles, ainsi que l’évaluation et l’analyse des systèmes développés. Main activities Le stage comportera plusieurs objectifs : • Prendre en main le système existant d’identification automatique de la langue et les différents outils sur lesquels il repose ; • Réaliser un état de l’art des approches existantes pour l’identification automatique de l’accent et de l’alternance codique (code-switching) ; • Proposer des pistes d’amélioration des systèmes existants afin d’accroître leur robustesse, notamment lorsque les segments de parole sont de courte durée ou produits dans des conditions acoustiques dégradées ; • Exploiter et préparer des corpus de parole multilingues de grande taille nécessaires à l’entraînement et à l’évaluation des différents systèmes ; • Mettre en œuvre une sélection des approches identifiées et évaluer leurs performances, à la fois en termes de précision et d’interprétabilité ; • Mettre en œuvre le fine-tuning de modèles récents de reconnaissance automatique de phonèmes multilingues, tels que Wav2Vec2Phoneme ou ZIPA. Skills • Solide maîtrise de Python ; • Pratique de bibliothèques et frameworks d’apprentissage automatique et profond tels que PyTorch, PyTorch Lightning, Keras, Scikit-learn et Transformers (Hugging Face), ou d’outils équivalents ; • Bonne connaissance des méthodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond ; • Intérêt pour le traitement de la parole et la manipulation de différents types de données (audio, texte, signaux) ; • Intérêt pour les projets interdisciplinaires à l’interface entre informatique et sciences humaines et sociales ; • Bonne maîtrise de l’anglais. Des connaissances en traitement automatique de la parole, en phonétique et/ou en traitement du signal constitueront un plus. Benefits package • Restauration subventionnée • Transports publics remboursés partiellement • Congés déterminés en fonction de la durée du stage • Possibilité de télétravail après 2 mois d'ancienneté (jusqu’à deux jours par semaine) • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.) • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d’Inria) • Accès à la formation professionnelle Remuneration 4,50 €/h Apply for this position Share • Facebook • Linkedin • Twitter • Email General Information • Town/city : Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes ou Siège (Grenoble ou Paris ) • Inria Center : Siège • Starting date : 2027-02-01 • Duration of contract : 6 months • Deadline to apply : 2026-12-11 Warning : you must enter your e-mail address in order to save your application to Inria. Applications must be submitted online on the Inria website. Processing of applications sent from other channels is not guaranteed. Instruction to apply Le stage pourra se dérouler au centre Inria de Paris, rue Barrault, dans le 13ᵉ arrondissement, ou à l’antenne Inria MINATEC de Grenoble, au sein d’un groupe de recherche spécialisé dans le traitement de la parole et de l’audio, composé de chercheurs et d’ingénieurs de recherche. Defence Security : This position is likely to be situated in a restricted area (ZRR), as defined in Decree No. 2011-1425 relating to the protection of national scientific and technical potential (PPST).Authorisation to enter an area is granted by the director of the unit, following a favourable Ministerial decision, as defined in the decree of 3 July 2012 relating to the PPST. An unfavourable Ministerial decision in respect of a position situated in a ZRR would result in the cancellation of the appointment. Recruitment Policy : As part of its diversity policy, all Inria positions are accessible to people with disabilities. Contacts • Inria Team : DIRECTION (DG) • Recruiter : Janati Ilham / ilham.janati@inria.fr About Inria Inria, the French national institute for research in digital science and technology, supports the French government in national research and innovation strategies in the digital field, acting as Digital Programs Agency. Inria leads over 300 research and innovation projects with its 3,500 scientists, engineers, and support staff, in partnership with universities and the digital ecosystem (businesses, entrepreneurs, and public stakeholders). Together, we explore strategic fields such as artificial intelligence, cybersecurity, quantum computing, cloud technologies, digital transformation in healthcare, digital twins, and digital technologies for defence. We develop practical solutions such as software, tech startups, partnerships with national companies, and cutting-edge training programmes. Our goal is to drive scientific, technological, and industrial excellence to ensure France’s digital sovereignty.

RISC-V ecosystem

Inria (French Institute for Research in Computer Science and Automation) in the RISC-V ecosystem

RISC-V International: Community

The French Institute for Research in Computer Science and Automation (French: Institut national de recherche en informatique et en automatique) is a French national research institution focusing on computer science and applied mathematics.

  • RISC-V security research: mentorship projects implementing RISC-V ISA extensions for control-flow and data-flow integrity
  • Microarchitecture-security research relevant to RISC-V CPUs

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