Stage BAC+5 matériaux et IA H/F

CEA; Gif-sur-Yvette; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un acteur majeur de la recherche en France recherche un stagiaire en science des matériaux. Vous participerez à un projet novateur sur la fusion laser sur lit de poudre, en vous concentrant sur l'optimisation des paramètres de fabrication grâce à des techniques d'intelligence artificielle. Les compétences en programmation et une bonne connaissance des matériaux métalliques sont essentielles. Si vous êtes motivé par la recherche et rigoureux, rejoignez-nous pour relever ce défi passionnant.

Qualifications

• Étudiant en quatrième ou cinquième année d'école d'ingénieur ou master en science et génie des matériaux.
• Connaissances en procédés de fabrication.

Responsabilités

• Réaliser un état de l’art sur les approches de fouille de données.
• Réaliser des échantillons par L-PBF en variant les paramètres.
• Caractériser les échantillons et collecter les données microstructurales.
• Construire un jeu de données d’entraînement.
• Tester plusieurs techniques de modélisation et d’apprentissage.
• Comparer les performances des différents modèles.

Connaissances

Connaissances en matériaux métalliques

Programmation Python

Motivation pour la recherche

Rigueur

Bon niveau en anglais

Formation

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Outils

Outils d'intelligence artificielle

Description du poste

Description de l’offre

Le procédé de fusion laser sur lit de poudre (LPBF) connaît aujourd’hui un fort essor grâce à sa capacité à produire des géométries complexes. Cependant, sa maîtrise reste limitée par une optimisation paramétrique longue, des instabilités du procédé et un manque d’outils numériques fiables pour prédire ou contrôler la fabrication.

Dans ce contexte, le projet CINDERELLA vise à lever ces verrous en concrétisant une approche intégrée combinant expérimentation avancée, modélisation numérique multiphysique et intelligence artificielle. L’objectif est de mieux comprendre l’interaction laser–matière, d’optimiser les paramètres de fabrication et de prédire la microstructure des pièces obtenues, ouvrant ainsi la voie à un jumeau numérique du procédé LPBF pour accélérer son industrialisation, notamment pour des matériaux nouveaux ou difficiles à traiter.

Le sujet du stage s’inscrit clairement dans ce projet. Son objectif est d’identifier et de modéliser les liens entre les paramètres procédé du LPBF et la microstructure obtenue, en s’appuyant sur différentes approches d’intelligence artificielle telles que l’optimisation bayésienne, la classification par forêts aléatoires (Random Forest), ou encore les réseaux de neurones. Ces méthodes permettront d’explorer l’espace paramétrique, de déterminer les facteurs influents et de proposer des prédictions fiables de la microstructure. Dans un premier temps, on s’intéressera à un matériau bien connu dans la littérature du procédé comme l’acier inoxydable 316L ou la base nickel Inconel 718. Le stage s’inscrit dans la continuité d’un projet qui se prolongera par une thèse.

Missions

• Réaliser un état de l’art sur les approches de fouille de données appliquées au L-PBF et identifier les sources de données bibliographiques pouvant compléter les données expérimentales du stage. Cette analyse de la littérature devra permettre d’élaborer une première base de données sur les relations entre les paramètres du procédé et les microstructures obtenues pour le matériau retenu.
• Réaliser des échantillons par L-PBF en faisant varier les différents paramètres procédés.
• Caractériser les échantillons et collecter les données microstructurales (MEB, EBSD…).
• Construire un jeu de données d’entraînement issus des essais expérimentaux et de la littérature.
• Tester plusieurs techniques de modélisation et d’apprentissage (Optimisation Bayésienne, Random Forest, Réseaux de Neurones).
• Comparer les performances des différents modèles.

Profil du candidat

• Quatrième ou cinquième année d’école d’ingénieur (ou master) en science et génie des matériaux ou chimie des matériaux.
• Bonnes connaissances en matériaux métalliques.
• Connaissances en procédés de fabrication.
• Connaissances de langage de programmation (Python).
• La connaissance d’outils d’intelligence artificielle pour l’analyse des données est la bienvenue.
• Motivation et intérêt pour la recherche.
• Rigoureux.
• Bon niveau en anglais.

Critères candidat

Français (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Science des matériaux, IA pour les matériaux

Entité de rattachement

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