Thèmes : Surveillance de l'état de santé des infrastructures à hauts risques

Unité : CERI Systèmes Numériques

Responsable hiérarchique : Dr. Lala Rajaoarisoa

Nature de l’emploi : Ingénieur de recherche

Lieu de travail : IMT Nord Europe, CERI Systèmes Numériques, 764 Boulevard Lahure, F-59500 Douai, France

Contexte :

Ecole sous tutelle du ministère en charge de l’économie et des finances, et école de l’Institut Mines Télécom, IMT Nord Europe a 3 missions principales : former des ingénieurs responsables aptes à résoudre les grandes problématiques du XXIème siècle ; mener des recherches débouchant sur des innovations à haute valeur ajoutée ; soutenir le développement des territoires notamment en facilitant l’innovation et les créations d’entreprises. Son objectif est de former les ingénieurs de demain, maîtrisant à la fois les technologies numériques et les savoir-faire industriels. Idéalement située au carrefour de l’Europe, à 1 heure de Paris, 30 minutes de Bruxelles et 1H30 de Londres, IMT Nord Europe a l’ambition de devenir un acteur majeur des grandes transformations industrielles, numériques et environnementales du XXIème siècle en combinant, tant dans ses enseignements et que dans sa recherche, les sciences de l’ingénieur et les technologies du digital.

Localisée sur 2 sites principaux d’enseignement et de recherche, à Lille et à Douai, IMT Nord Europe s’appuie sur plus de 20000m² de laboratoire pour développer un enseignement de haut niveau et une recherche d’excellence dans les domaines suivants :

- Systèmes Numériques

- Energie Environnement

- Matériaux et Procédés

Pour plus de détails, consulter le site internet de l’Ecole : www.imt-nord-europe.fr

Le poste est à pourvoir au sein du CERI Systèmes Numériques. Ce CERI, créé début 2019, regroupe des Enseignants-Chercheurs et des ITA dont les missions comprennent l'enseignement, la recherche et le transfert technologique pour l'innovation. L'une des thématiques phares du Centre des Systèmes Numériques est la modélisation, le contrôle et le diagnostic des systèmes distribués et contraints avec trois applications importantes liées au smart building, au smart grid et aux réseaux hydrographiques. En outre, les activités de recherche et d'innovation du centre combinent les sciences de l'ingénieur et la technologie numérique. Le traitement des données et la modélisation et le contrôle pilotés par les données constituent un domaine de recherche de pointe de l'école, pour les différentes applications citées précédemment, en particulier le contrôle et la maintenance prédictifs.

Ce poste est financé par le projet ANR SIOMRI APPRENTIS. Le projet APPRENTIS concerne la sûreté de sites industriels ou portuaires présentant des risques, notamment des sites de type SEVESO seuil haut. L’objectif opérationnel est de proposer un outil logiciel d’aide à la décision pour planifier les missions de surveillance et d’intervention. Cet outil minimisera le coût de configuration et de mise en œuvre des missions réalisées par des agents mobiles (drones ou véhicules automatisés). L’optimisation des flux physiques et financiers passera par l’exploitation des flux de données des opérations sur les sites telles que les risques liés à la manipulation, la production, le transport et le stockage de substances sensibles, dangereuses et instables (par exemple les sites SEVESO de Normandie, des Hauts de France ou de PACA, soumis à des risques technologiques tels les incendies ou explosions). Par ailleurs, les sites ciblés peuvent être étendus à des zones d’activité industrielle et économique à proximité de centres urbains (par exemple les ports du Havre, Rouen, Paris ou Marseille).

Missions : Le(La) candidat(e) aura pour principale mission l’implémentation des réseaux de neurones profonds afin d’évaluer : (i) l’état de santé de l’infrastructure surveillée, (ii) la disponibilité des agents mobiles et (iii) de renseigner l’outil d’aide à la décision. L’évaluation de l’état de santé de l’infrastructure sera perfectionnée en optimisant les flux physiques et en minimisant les coûts de missions de surveillance.

Activités :

Le(La) candidat(e) développera des approches basées sur l’IA et utilisera essentiellement les données renvoyées par les agents mobiles afin de prédire la dégradation des équipements du site surveillé lorsque des aléas de fonctionnement sont détectés. L’utilisation d’indicateurs de l’état de santé du système et l’estimation du temps restant de vie devrait permettre d’estimer la dynamique d’évolution des incidents détectés. Par ailleurs, des formalismes qui seront proposés dans d’autres tâches du projet seront notamment exploités par le(la) candidat(e) pour configurer et planifier les missions de surveillance en définissant le nombre d’agents mobiles et de capteurs qui les équipent, et la partie de la mission assurée par chaque agent. Le(La) candidat(e) sélectionné(e) pour ce poste travaillera avec les autres partenaires du projet et construira ses résultats sur la base des résultats des autres partenaires lors de réunions régulières.

Profil du candidat :

Aptitudes

Le candidat de préférence devrait détenir une thèse de doctorat en science des données (Feature engineering, Machine Learning, Deep Learning, Deep-Reinforcement learning) avec une application à l'optimisation, ou avoir un BAC+5 avec idéalement une première expérience dans l’analyse des données.

Compétences

• Excellent relationnel,
• Esprit critique,
• Entraîner et déployer des modèles pour mettre en œuvre des solutions IA
• Préparer et présenter les données de manière à faciliter la prise de décisions et la résolution de problématiques

Connaissances

• Connaissances sur les techniques de détection et d’isolation de défauts,
• Familiariser avec l'utilisation des outils de programmation scientifique tels que python (avec ses paquets et ses bibliothèques associés), MATLAB, ....

Conditions :

Le poste est à pourvoir à compter du 01/09/2022 pour une durée de 08 mois (contrat CDD).

Renseignements et modalités de dépôt de candidature :

Pour tout renseignement sur le poste, merci de vous adresser à Lala Rajaoarisoa, Maître de Conférences, lala.rajaoarisoa@imt-nord-europe.fr; Tél. : 03 27 71 23 38

Pour tout renseignement administratif, merci de vous adresser à la Direction des Ressources Humaines : jobs@imt-nord-europe.fr

Date limite de candidature : 31 Mai 2022