BAIR place ses docteurs chez OpenAI et Anthropic

Le laboratoire BAIR présente sa promotion 2026 de docteurs en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Le groupe travaille sur la robotique, les grands modèles de langage, la vision par ordinateur et la modélisation générative. Il couvre aussi la sécurité de l’IA, l’interaction humain-machine, la science et la santé. Plusieurs diplômés rejoignent des laboratoires industriels, des universités ou des jeunes pousses qu’ils fondent eux-mêmes. Baifeng Shi devient membre de l’équipe technique de Physical Intelligence. Hanlin Zhu rejoint OpenAI. Lisa Dunlap devient ingénieure de recherche chez Anthropic. Le laboratoire BAIR présente la promotion 2026 dans une publication datée du 1er juillet 2026.

Les domaines se diversifient dans cette promotion issue de l’université de Berkeley. Charlie Snell étudie les liens entre l’entraînement préalable et le raisonnement effectué au moment de l’utilisation. Eve Fleisig conçoit des modèles de langage plus fiables et équitables pour des populations d’utilisateurs variées. Grace Luo travaille sur l’interprétation et le contrôle des modèles génératifs. J.D. Zamfirescu-Pereira étudie la conception conjointe entre humains et systèmes d’IA. Ces recherches abordent la représentation des préférences, l’évaluation des risques et les interfaces structurées. Le laboratoire cite également la vision, les agents et les systèmes multimodaux parmi les thèmes de la promotion.

Berkeley renforce la recherche robotique

La robotique progresse avec plusieurs profils spécialisés dans l’apprentissage et la coordination. Haozhi Qi travaille sur la manipulation robotique et rejoint Amazon comme chercheur, tout en devenant professeur à l’université de Chicago. Kevin Black étudie l’apprentissage robotique à grande échelle et rejoint Physical Intelligence comme chercheur. Maulik Bhatt développe des robots capables de coordonner leurs actions avec des humains et d’autres robots. Il rejoint l’équipe de conduite autonome de Toyota Woven. Nathan Lichtlé travaille sur l’apprentissage par renforcement appliqué à la conduite autonome. Baifeng Shi développe des modèles généralistes pour la vision et la robotique chez Physical Intelligence.

Les modèles avancés constituent un autre axe important de la promotion. Josh Kang rejoint Mistral AI comme scientifique spécialisé dans les modèles de langage et les agents conversationnels collaboratifs. Long Lian rejoint Thinking Machines Lab pour travailler sur des systèmes multimodaux et multi-agents en temps réel. Tony Lian s’intéresse aussi aux raisonnements parallèles entraînés par renforcement. Kent Chang évalue les grands modèles de langage et construit des systèmes multimodaux pour analyser les dialogues et les interactions sociales. Kunhe Yang poursuit un postdoctorat à Stanford sur les algorithmes soumis aux incitations humaines et à l’action d’agents d’IA.

Les diplômés rejoignent l’industrie

Les débouchés couvrent les entreprises technologiques, les universités et les startups. J.D. Zamfirescu-Pereira devient professeur assistant en informatique à UCLA. Eve Fleisig rejoint Princeton CITP comme chercheuse postdoctorale. Neerja Thakkar recherche un poste de chercheuse sur les modèles prédictifs du monde et leur adaptation à de nouveaux domaines. Nikita Mehandru recherche un poste de chercheuse sur le raisonnement clinique et la progression des maladies. Jiachen Lian recherche des talents pour sa startup, après des travaux sur l’IA centrée sur l’humain dans la parole, la santé et les systèmes. La promotion illustre ainsi plusieurs trajectoires professionnelles distinctes.

Les travaux médicaux apparaissent également dans plusieurs parcours présentés par BAIR. Jiachen Lian mène des recherches sur l’IA centrée sur l’humain dans la parole et la santé. Nikita Mehandru exploite des textes non structurés et des séries temporelles issues de dossiers médicaux électroniques, en collaboration avec des médecins de l’UCSF. Junhao Xiong développe des méthodes d’apprentissage automatique pour la biologie, avec un intérêt particulier pour la génération de protéines. Kaylo Littlejohn travaille sur la modélisation de la parole et le traitement automatique du langage. Son parcours mentionne des outils multimodaux traduisant l’activité cérébrale en texte, parole personnalisée et avatar parlant. Voir aussi le projet de Baifeng Shi et le site de Grace Luo.