The Institute supports research in data science — including computer science, mathematics, and the humanities and social sciences — through an annual call for applications dedicated to Master's 2 internships (or equivalent).

Closed on November 17, 2025, the call for applications resulted in the selection of 20 internship topics for a total of x months of funding. Partner institutions of the DataIA Institute will receive funds to host an intern for 4 to 6 months.

List of funded internships

[8] SERIES – Inference of spatio-temporal stochastic recurrence models for extreme oceanographic data.

[9] MOBiGUARD – Évaluation et protection de la confidentialité des modèles génératifs de trajectoires de mobilité.

[13] Geometric deep learning for charged particle tracking at the HL-LHC.

[23] PLUGAVC – Tomographie d’impédance électrique Plug-and-Play intégrant un a priori structurel appris par IA à partir de l’imagerie.

[24] ProBEN – PROmpt-based Biomedical Entity Normalization.

[25] Extension de la librairie open-source Interpreto à la modalité visuelle pour l’explicabilité des modèles de vision.

[30] Learning HJB Solutions for Continuous Time Control.

[32] Bridging Reinforcement Learning and Fluid-Flow Modelling for the Control of Complex Shear Flows.

[33] EMOUV’IA – Évaluation des Émotions et du MOUVement dans l’Interaction Augmentée homme–fauteuil.

[34] GRADUATION – proGressive RelAtional Data aUgmentation.

[41] Évaluation des impacts environnementaux et sociaux de la production de corpus d’entraînement pour l’apprentissage machine.

[45] Robust AI for Deep-Integrated Analysis of Neoplasms and Tissues – BRCA Subtyping.

[46] The Euler Characteristic Curve in Topological Data Analysis for Two-Sample Tests and Multiple Change-point Detection.

[38] FACT-Web (Fact-checking via Automatic Creation of Triplets from the Web) – Vérification des faits via la création automatique de triplets à partir du Web.

[52] TOMO-CAO – Reconstruction d’image 3D en tomographie par rayons X par approche basée données intégrant un modèle de CAO.

[5] Bayesian inference on Reads with Efficient Allocation of Data for metagenomic Exploration.

[14] Neural Architecture Growth for Frugal Learning.

[50] CARINDO – Apprentissage par réseaux de neurones à valeurs complexes pour la résolution de problèmes inverses en diffraction.

[43] DeBraBone – A data-driven analysis of healthy bone and bone from patients suffering from a degenerative brain disease.

[53] TRANSFER – Learning models able to handle missing data for the survival analysis of rare cancers from multi-omics data.