Rencontre avec les deux futurs doctorants en cotutelle diplômés de l'UFAZ et boursiers de l'ambassade de France en amont de leur séjour à l'Université de Strasbourg (Résidence de France, 19 juillet 2022)

L’ambassadeur de France en Azerbaïdjan, Zacharie Gross, a reçu à la Résidence de France les deux diplômés de master de l’université franco-azerbaidjanaise (UFAZ) qui commenceront à la rentrée un doctorat en cotutelle à l’université de Strasbourg. Ils étaient accompagnés du Professeur Philippe Turek, directeur du Département de la recherche de l’UFAZ, et l’entretien s’est tenu en présence de Jérôme Kelle, conseiller de coopération et d’action culturelle de l’ambassade, et d’Augustin Huot de Saint-Albin, chargé de coopération universitaire et scientifique. 

Ces deux doctorants sont soutenus par l’ambassade de France en Azerbaïdjan, qui leur accorde une bourse de doctorat cofinancée pendant les 3 années de leurs travaux de thèse (2022 – 2025). Ils effectueront trois séjours de recherche de 6 mois en France pendant lesquels ils bénéficieront de ce soutien. Pendant les périodes de recherche en Azerbaïdjan, ils seront soutenus financièrement par l’UFAZ et l’Université d’Etat d’Azerbaïdjan de l’industrie et du pétrole (ADNSU) et y enseigneront également.

Le premier doctorant est diplômé du master « Géosciences » de l’UFAZ. Il prépare une thèse de sismologie sur la région du Grand Caucase, intitulée : « Interplay between the Greater Caucasus and West Caspian fault: a joint analysis of seismological and geodetic data ». A partir de données et d’imageries, il tentera de mieux comprendre et de cartographier les nombreux phénomènes sismiques de la région. Il compte notamment sur l’expertise et le matériel de haute précision de l’Université de Strasbourg pour analyser et interpréter les données collectées.

Le second doctorant est diplômé du master « Data Sciences and Artificial Intelligence » de l’UFAZ. Il mènera des recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA, AI en anglais) et du Deep Learning. Sa thèse intitulée « Autonomous explainable AI using a neuro-symbolic approach » étudiera les possibilités d’améliorer l’interprétation  des diagnostics produits par l’intelligence artificielle. En effet, en plus de trouver un résultat, l’IA doit désormais être capable de prouver la fiabilité de son analyse en expliquant comment elle est parvenue à cette conclusion. Les champs d’application de cette thèse seront centrés sur le domaine médical, spécialité du laboratoire que rejoint ce jeune chercheur à Strasbourg.