- Comment l'intelligence artificielle peut-elle améliorer la performance de la blockchain, notamment en termes de scalabilité et de sécurité ?
- Quel est l’impact de la conception de la blockchain via les techniques de l’intelligence artificielle sur la rentabilité globale de la SCA ?
- Comment l’intelligence artificielle pourrait-elle exploiter les données de la blockchain pour aider les acteurs de la SCA à prédire les problèmes liés à la sécurité alimentaire et prendre les décisions adéquates ?
Le futur doctorant sera amené à mobiliser une méthodologie mixte combinant de façon séquentielle deux phases d’investigation, qualitative et quantitative. La première phase qualitative aura pour objet d’identifier les besoins des acteurs de la SCA concernant la traçabilité ainsi que les enjeux inhérents à l’utilisation des deux technologies étudiées. La phase quantitative, quant à elle, consistera en la modélisation des interactions des acteurs de la SCA via l’approche apprentissage par renforcement multi-agent (Multi-agent reinforcement learning ou MARL) afin de tester sa performance en la comparant à d’autres méthodes.
Contacts
Hicham Abbad, hicham.abbad@univ-nantes.fr, LEMNA, Nantes Université
Sonia Mahjoub, sonia.mahjoub@oniris-nantes.fr, LEMNA, Oniris Nantes
Lien pour candidater : https://amethis.doctorat.org/amethis-client/prd/consulter/offre/2038
Dates importantes :
Appel à candidatures ouvert jusqu’au 05 juin 2025
Début de la thèse : 01 Septembre 2025