OFFRE DE STAGE M2/FIN D'ÉTUDES INGÉNIEUR (6 mois)

Institut Mines-Télécom; Albi; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution de formation supérieure recherche un stagiaire pour concevoir un algorithme d'analyse de graphes pour le diagnostic de vulnérabilités d'infrastructures critiques. Le stage de 6 mois se déroule à Albi ou Montreuil, avec un potentiel de thèse financée à la clé. Les candidats doivent avoir un Bac+5 en domaines connexes et des compétences solides en théorie des graphes.

Qualifications

• Formation requise en Informatique, Mathématiques Appliquées, Recherche Opérationnelle ou domaine connexe.
• Expérience en recherche est un plus.
• Connaissance des ontologies ou métamodèles est appréciée.

Responsabilités

• Concevoir un algorithme d'analyse de graphes pour identifier des vulnérabilités.
• Modéliser des infrastructures critiques en hypergraphes de connaissances.
• Rédiger un article pour une conférence internationale.

Connaissances

Maîtrise des concepts et algorithmes classiques en théorie des graphes

Capacité à conceptualiser des systèmes complexes

Maîtrise d'outils et méthodes d'analyse de graphes

Excellente compréhension écrite en anglais

Formation

Bac+5 (Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur)

Outils

Neo4J

Description du poste

🎯 Concevoir un algorithme d'Analyse de Graphes pour le Diagnostic de Vulnérabilité d'Infrastructures Critiques Interdépendantes

Durée : 6 mois

Dates possibles : Entre février et août 2026

Gratification : Selon réglementation en vigueur

Lieu du Stage : Préférentiellement IMT Mines Albi (Centre de génie industriel), Albi (81) ou, au choix, IUT de Montreuil (Département informatique), Montreuil (93).

Ce stage s'inscrit dans le projet ANR JCJC METRI-KIT (2026-2030, 302k€) porté par le CGI (Centre de Génie Industriel) d'IMT Mines Albi (cgi.mines-albi.fr). Face aux crises climatiques et à l'interdépendance croissante des infrastructures (énergie, eau, santé, transport…), les territoires ont besoin d'ils pour anticiper leurs vulnérabilités et renforcer leur résilience.

Le projet vise à développer un outil open-source d'aide à la décision permettant aux gestionnaires d'infrastructures critiques et aux collectivités territoriales de visualiser, comprendre et diagnostiquer les points de fragilité de leurs systèmes et de leurs interdépendances.

Vous contribuerez à lever un des verrous scientifiques du projet : concevoir un ou des algorithmes génériques d'identification de vulnérabilités fondés sur l'analyse structurelle et sémantique d'hypergraphes de connaissances [1].

Objectifs concrets :

1. Modéliser sous forme d’hypergraphes de connaissances un premier cas d’étude sur des infrastructures critiques interdépendantes déjà connues du CGI, et leur contexte territorial (réseaux d'eau, électricité, hôpitaux, chaînes logistiques…)
2. En suivant une méthode scientifique, concevoir et implémenter des méthodes basées sur la théorie des graphes pour identifier automatiquement : les nœuds critiques ou les vulnérabilités en cascade par exemple. Évaluer les algorithmes sur le mini-cas d'étude réaliste.
3. Rédiger un article de conférence internationale (CRITIS, ESREL, ISCRAM ou équivalent) avec l'équipe d'encadrement.

Perspective de thèse financée :

possibilité de continuer en thèse (3 ans, financement ANR acquis) sur le même sujet à l'issue du stage

Impact sociétal :

contribution à la résilience territoriale face aux crises climatiques.

Outil open-source :

contribution à R-IOSuite (r-iosuite.com), plateforme de recherche open-source utilisée dans plusieurs projets français et européens.

Équipe scientifique, et références liées :

• Prof. Myriam Lamolle (IMT Mines Albi et IUT de Montreuil) – Co-directrice du CGI, experte en graphes de connaissances et ontologies (ORCID) [2]
• Dr. Cléa Martinez (IMT Mines Albi) – Maître Assistante, experte en optimisation (ORCID) [3]
• Dr. Clara Le Duff (IMT Mines Albi) – Maître Assistante, experte en métamodélisation et gestion des risques (ORCID) [4]
• Dr. Audrey Fertier (IMT Mines Albi) – Coordinatrice du projet METRI-KIT, experte en métamodélisation et systèmes d'aide à la décision (ORCID) [5][6]

🎓 Profil Recherché

Formation :

Bac+5 (Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur) en Informatique, Mathématiques Appliquées, Recherche Opérationnelle ou domaine connexe

Compétences techniques indispensables :

• Maîtrise des concepts et algorithmes classiques en théorie des graphes
• Capaciter à conceptualiser des systèmes complexes
• Maîtrise d'outils et méthodes d'analyse de graphes
• Excellente compréhension écrite, bonne expression (lecture/rédaction d'articles) et bonne compréhension orale en anglais

Qualités personnelles attendues :

• Capacité à proposer des idées algorithmiques dès l'entretien
• Être moteur dans les échanges scientifiques et la validation d'idées
• Goût pour la formalisation mathématique et l'expérimentation méthodique
• Appréciation pour la recherche bibliographique

Un plus :

• Expérience en recherche (stage labo, projet R&D…)
• Connaissance de Neo4J et du langage Cypher
• Connaissance des ontologies ou métamodèles
• Intérêt pour les systèmes d'aide à la décision

Dossier à envoyer :

• CV détaillé
• Lettre de motivation expliquant votre intérêt pour le sujet et vos compétences
• Relevés de notes M1 et M2 (ou équivalent)

Contact d'une personne référente

À l'attention de :

• Dr. Audrey Fertier : [e-mail]
• Prof. Myriam Lamolle : [e-mail]

Objet du mail :

Candidature Stage M2 METRI-KIT

Date limite :

31 décembre 2025

Processus de Sélection :

Un entretien scientifique (~45 min) pour discuter de votre parcours, de votre motivation, de vos compétences et de votre projet professionnel ; suivi d’une réflexion à haute voix sur une problématique algorithmique liée au sujet. Réponse sous 1 semaine.

Références :

1. Bhuyan, Bikram Pratim. 2025. “Neuro-Symbolic Knowledge Hypergraphs : Knowledge Representation and Learning in Neuro-Symbolic Artificial Intelligence”. PhD thesis, Université Paris-Saclay; University of Petroleum and Energy Studies (Dehradun, India). https://theses.hal.science/tel-05051386.
2. T. Dong, C. Le Duc, et M. Lamolle, “Tableau-based revision for expressive description logics with individuals”, Journal of Web Semantics, vol. 45, pp. 63‑79, Aug. 2017, doi: 10.1016/j.websem.2017.09.001.
3. C. Martinez, M.-L. Espinouse, et M. Di Mascolo, “An exact two-phase approach to re‑optimize tours in home care planning”, Computers and Operations Research. Consulté le: 7 février 2024. Disponible sur: https://imt-mines-albi.hal.science/hal-04206538.
4. C. Le Duff, Y. Chasseray, A. Fertier, R. Falco, A. Adrot, B. Montreuil, et F. Benaben “A Model‑Driven Framework to Support Portfolio Management Under Uncertainties”, in Advanced Information Systems Engineering, Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 596‑611. doi: 10.1007/978‑3‑031‑61057‑8_35.
5. A. Fertier, A.-M. Barthe‑Delanoë, A. Montarnal, S. Truptil, et F. Bénaben, “A new emergency decision support system: The automatic interpretation and contextualisation of events to model a crisis situation in real‑time”, Decision Support Systems, p. 113260, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.dss.2020.113260.
6. F. Benaben, A. Fertier, A. Montarnal, W. Mu, Z. Jiang, S. Truptil, A.-M. Barthe‑Delanoë, M. Lauras, G. Mace‑Ramete, T. Wang, L. Bidoux, et J. Lamothe, “An AI framework and a metamodel for collaborative situations: Application to crisis management contexts”, Journal of Contingencies and Crisis Management, vol. 28, no. 3, pp. 291‑306, 2020, doi: 10.1111/1468‑5973.12310.