Doctorat H/F - IRT Jules Verne

L'IRT Jules Verne est le centre de recherche industriel et collaboratif au service du manufacturing, qui oeuvre pour renforcer la compétitivité des usines en France.

Au sein de l'IRT Jules Verne, l'équipe de Recherche Technologique « Robotique & Cobotique » (ERT ROC) a pour mission de lever les verrous technologiques majeurs de la robotique industrielle actuelle sur ses filières clés (aéronautique, naval, énergie). Elle développe ses savoir-faire autour de 4 axes principales: outils pour la programmation, précision des robots, asservissement visuel, commande basée procédé.

En rejoignant l'équipe ROC, vous rejoignez une équipe d'une vingtaine de personnes : docteurs(es), ingénieurs(es) et techniciens(nnes) couvrant les principaux domaines de la robotique. Vous bénéficierez du support technique de deux experts ROC et d'un réseau académique de proximité dense. L'équipe ROC dispose d'une quinzaine de robots (industriels, cobots, plateformes mobiles) et d'une large bibliothèque de capteurs et d'effecteurs. Enfin, à l'IRT, vous profiterez de synergies avec les équipes Procédés Matériaux Composites, Procédés Matériaux Métalliques, Monitoring et Simulation.

L'Ecole nationale Supérieur Mines-Télécom Atlantique (IMT), situé à Nantes (44), a pour ambition de conjuguer le numérique, l'énergie et l'environnement pour transformer la société et l'industrie par la formation, la recherche et l'innovation.L'IRT Jules Verne a créé le programme PERFORM (Programme de Recherche Fondamentale et de Ressourcement sur le Manufacturing) qui stimule le développement de la recherche amont par le financement de grappes de thèses de doctorats portant sur des problématiques industrielles identifiées. Le programme est cogéré par l'IRT Jules Verne et ses partenaires industriels et académiques.

l'IRT Jules Verne associé à l'IMT de Nantes propose, dans le cadre du programme PERFORM, la thèse intitulée «Intelligence artificielle pour planification et pilotage de la production augmentant sa résilience et flexibilité : gestion des transitions entre régimes normaux et dégradés».

Votre mission consiste à formaliser, concevoir et développer des outils décisionnels combinant l'intelligence artificielle (apprentissage machine), la recherche opérationnelle et la simulation (jumeaux numériques), pour la planification et le pilotage des lignes de production dans l'industrie manufacturière, en tenant compte des multiples sources d'incertitude (variabilité des processus, aléas opérationnels, perturbations exogènes), répondant ainsi aux besoins des industriels membres et partenaires de l'IRT, tels qu'Airbus, Naval Group, Forvia, Daher, Safran Group et d'autres en tout ce qui concerne la flexibilité et l'adaptabilité de leur système productif sous incertitudes.

L'enjeu scientifique central réside dans la modélisation explicite des régimes de fonctionnement et de leurs transitions (régime nominal vs dégradé), le développement des outils à base de l'intelligence artificielle (faisant attention à l'aspect confiance), de la recherche opérationnelle et de la simulation, et enfin l'intégration de ces outils dans des politiques de décision adaptatives. Cela implique la définition d'espaces d'état enrichis capturant les conditions de production, la construction de mécanismes de détection et de prédiction des transitions de régime, et l'élaboration de stratégies de pilotage anticipatif, capables d'ajuster les décisions de planification et d'ordonnancement en fonction de ces dynamiques et des données.

Vos activités significatives seront :

- Modéliser les lignes de production sous incertitude et structurer leurs espaces d'état

- Développer des techniques d'apprentissage machine pour instancier ses modèles en fonction de données (faisant attention à l'aspect confiance utilisateur)

- Concevoir des approches d'apprentissage pour l'estimation et la prédiction des états, la détection et l'anticipation des transitions entre régimes de fonctionnement

- Développer des techniques d'optimisation pour la planification et l'ordonnancement de la production se basant sur les modèles ci-dessus

- Coupler apprentissage machine, optimisation et simulation via des jumeaux numériques

- Valider les outils d'aide à la décision développés sur de cas industriels

Les diplômes requis : Vous êtes diplômé(e) d'un master et/ou ingénieur(e) dans le domaine de l'Intelligence Artificielle

Connaissances théoriques requises sur ce poste :

- Intelligence artificielle (en particulier apprentissage machine)

- Recherche opérationnelle

- Probabilités, statistiques et modélisation de l'incertitude

- Génie Industriel

- Systèmes de production

Compétences technique attendues :

- Analyse de données et développement d'algorithmes

- Modélisation mathématique et résolution de problèmes complexes

- Simulation et/ou jumeaux numériques

- Programmation (Python, C++, Julia,...)

- Capacité à interfacer modèles théoriques et applications industrielles

Le savoir être :

- Vous êtes capable de mener un travail de longue durée (3 ans de thèse), de travailler en équipe et de rendre compte de vos avancées à différents publics : académiques, centre technique, industriels.

- Vous possédez un bon niveau d'anglais et la rigueur nécessaire au travail scientifique.

- Vous avez un esprit de synthèse, vous êtes curieux et avez le gout pour les défis à caractères industriels et scientifiques.

Nous sommes engagés à offrir un environnement de travail respectueux et accessible à tous. Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap. L'environnement de travail pourra être adapté à vos besoins.

Il est demandé de joindre à votre candidature votre CV et une lettre de motivation expliquant votre intérêt pour ce sujet de thèse.

Ref: 2v4jg4y2zp