Post Doctoral Conception et mise en place de solutions IA pour l’optimisation des flux industri[...]

ISEN Ouest (Yncréa); Antony; Sur place; EUR 40 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une opportunité passionnante dans un établissement d'enseignement supérieur de premier plan, axée sur la recherche en intelligence artificielle et big data. Le candidat idéal contribuera à des projets innovants visant à réduire les déchets dans l'industrie manufacturière. Ce rôle offre la chance de travailler sur des systèmes automatisés et des outils d'analyse avancés, tout en étant encadré par des experts du domaine. Si vous êtes passionné par la technologie et souhaitez faire une différence dans un environnement dynamique, cette position est faite pour vous.

Qualifications

• Expertise solide en IA et Big Data requise.
• Maîtrise de Python et Java pour le développement de modèles.

Responsabilités

• Développer des outils d’analyse pour minimiser les déchets de production.
• Participer à la conception de méthodes prédictives et d’optimisation.

Connaissances

Intelligence Artificielle

Statistique

Big Data

Machine Learning

Deep Learning

Programmation orientée objet (Python, Java)

SQL

Formation

Doctorat en Informatique ou domaine connexe

Description du poste

Yncréa Ouest est un Établissement d'Enseignement Supérieur Privé d'Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. L'Association Yncréa Ouest est membre d'Yncréa, premier pôle privé associatif d'écoles d'ingénieurs en France. Yncréa Ouest gère l'école d'ingénieurs ISEN Yncréa Ouest, implantée sur les villes de Brest, Caen, Nantes, Rennes et Paris (Antony). L'école forme des élèves ingénieurs dans les technologies du numérique, notamment les systèmes numériques embarqués, la robotique, l'énergie, les objets connectés (IoT), l'intelligence artificielle, le big data, l'environnement, le développement durable, les technologies marines et la cybersécurité. Les activités de recherche de l’équipe d’accueil sont centrées sur le numérique et ses applications, notamment celles dans l’Usine du futur, le campus connecté, le traitement des données et l’Intelligence Artificielle. Plus de détails sont disponibles sur le site de l’ISEN.

Ce contrat s’inscrit dans le cadre d’une chaire industrielle créée en 2021 entre l’entreprise ACOME, leader européen dans la création des câbles, et le L@bISEN, le laboratoire de recherche de l’Institut Supérieur de l’Electronique et du Numérique (ISEN). Le travail sera effectué par un(e) post-doctorant(e) ou un(e) ingénieur(e) de recherche, sur une période de 12 mois, encadré(e) par un enseignant-chercheur de l’ISEN Ouest. La personne recrutée bénéficiera du soutien technique de l’équipe de recherche, composée de 5 E/C et 2 ingénieurs.

ACOME, leader et spécialiste sur les marchés des réseaux télécoms, infrastructures, réseaux du bâtiment, automobile et embarqué, est une coopérative industrielle française produisant câbles, tubes et fibre optique depuis 1932, et la première SCOP de France avec une forte dimension internationale, notamment en Chine, en Afrique du Nord et au Brésil. Plus de détails sont disponibles sur le site d’ACOME.

Pour encourager la diversité, l’association rappelle qu’elle étudie avec la même attention toutes les candidatures, féminines ou masculines. Nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Le Poste

Sujet : En 2019, l’industrie manufacturière était responsable de 19% des déchets non dangereux produits chaque année [1]. À l’ère de la numérisation massive et du développement des technologies d’intelligence artificielle, la mise en place de systèmes automatisant la détection et la correction des défauts de production pourrait réduire significativement les déchets.

La fabrication des câbles implique plusieurs activités complexes dans différents ateliers, avec des flux continus de matières. Des défauts ou changements dans le processus peuvent générer des produits non commercialisables, sources de coûts et d’impact environnemental. Il est donc nécessaire de développer un outil d’analyse intelligent, capable de recommander automatiquement aux ingénieurs qualité les paramètres optimaux pour minimiser ces déchets.

ACOME et l’ISEN ont créé un lac de données regroupant les informations de production et de qualité. L’analyse de ces données permettra d’émerger des recommandations et des outils pour les équipes qualité. Le post-doctorant participera au développement de ces outils, pouvant nécessiter la conception de nouvelles approches de recherche telles que : l’analyse automatique des journaux de production, le développement de méthodes prédictives (IA, apprentissage automatique et profond), l’utilisation de jumeaux numériques et l’apprentissage par renforcement pour simuler l’impact des variations de paramètres, ou encore l’optimisation de l’ordonnancement pour réduire les déchets.

Références :

• [1] Duong, L. T., Trave-Massuyes, L., Subias, A., & Roa, N. B. (2021). Assessing product quality from the production process logs. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 117, 1615-1631.
• [2] Howard, D. A., Ma, Z., & Jørgensen, B. N. (2021). Digital Twin Framework for Industrial Production Processes. Energy Informatics, 4(Suppl. 1), P9.
• [3] Le Hesran, C., Ladier, A. L., Botta-Genoulaz, V., & Laforest, V. (2019). Operations scheduling for waste minimization: A review. Journal of cleaner production, 206, 211-226.
• [4] Botín-Sanabria, D. M., Mihaita, A. S., Peimbert-García, R. E., Ramírez-Moreno, M. A., Ramírez-Mendoza, R. A., & Lozoya-Santos, J. D. J. (2022). Digital twin technology challenges and applications: A comprehensive review. Remote Sensing, 14(6), 1335.

Profil recherché :

• Solide expertise en IA, Statistique, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, etc.
• Excellente maîtrise de la programmation orientée objet (Python, Java, etc.)
• Expérience dans la proposition, le développement et le test de modèles statistiques (régression, classification, clustering, etc.)
• Maîtrise du français et de l’anglais
• Capacité à mener des recherches de haut niveau et à publier dans des conférences et revues internationales

Expériences appréciées :

• Expérience industrielle
• Connaissance du SQL