Stage : Modélisation multi-agents pour l’étude de l’impact des communications inter-opérateurs et des déplacements sur divers indicateurs de performance humaine

INRAE; Aubière; On-site; EUR 13,000 - 20,000; Full time

Benefits offered by this job

Congés mensuels

Transports remboursés

Restauration collective

Job summary

INRAE recherche un stagiaire en informatique ou génie industriel pour travailler au sein du Laboratoire d’Ingénierie pour les Systèmes Complexes (LISC) sur la modélisation multi‑agents des déplacements et des communications entre opérateurs dans un atelier flexible.

Le stage débutera par un état de l’art et se poursuivra par l’implémentation d’un modèle théorique simple, avec des indicateurs de performance et des données issues de la littérature et de collaborations industrielles (Michelin).

Qualifications

• Buts de recherche: modélisation multi-agents des déplacements et des échanges d’informations entre opérateurs.
• Connaissances en modélisation mathématique et informatique appliquée à des systèmes de production.
• Expérience ou intérêt pour la rédaction scientifique et l’analyse de la littérature.

Responsibilities

• Réaliser un état de l’art sur la modélisation multi-agents et les déplacements physiques en atelier.
• Concevoir et implémenter un modèle théorique simple des dynamiques identifiées.
• Évaluer les impacts des dynamiques sur la performance humaine à partir des indicateurs définis par le groupe d’experts.

Skills

Modélisation multi-agent

Informatique

Education

Bac+5 en informatique ou génie industriel

Job description

Présentation INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Vous serez accueilli.e au Laboratoire d'Ingénierie pour les Systèmes Complexes (LISC) et travaillerez en coopération avec des psychologues sociaux du LAPSCO (UCA) et un ingénieur de Michelin dans le cadre d'un projet de recherche.

La question de recherche globale dans laquelle s’inscrit ce stage est : comment modéliser la dynamique des communications et des déplacements humains dans un atelier industriel flexible, pour en comprendre les impacts sur des indicateurs de performances humaines relevant d’échelles et de temporalités différentes ?

Vous vous focaliserez sur la modélisation multi-agents pour répondre à la question globale. Il est exploratoire et vise à obtenir des premiers résultats pour poser les bases d’une modélisation plus large.

Capables de représenter chaque agent humain dans l’espace de l’atelier, l’évolution de sa position physique, de ses interactions avec les autres agents humains et/ou les objets de l’atelier, les systèmes multi-agents peuvent ainsi répondre à notre question en nous permettant de mesurer les distances parcourues par les opérateurs, les temps d’échange en co-présence ou pas, les compétences acquises, etc. Des revues de littérature comme celles de Pulikottil et al. (2023) ou Gao et al. (2025) soulignent l’intérêt des systèmes multi-agents (SMA) pour l’étude des interactions entre agents au sein des usines et la prise en compte du bien‑être au travail. Ils focalisent toutefois sur les interactions entre agents humains et agents robots, négligeant les interactions entre humains. Certains SMAs de systèmes de production intègrent toutefois le lien entre fatigue et performance de production (Ferjani, 2019 ; Sammarco et al., 2014) dans un atelier flexible montrant par exemple qu’une meilleure information spatiale diminue la fatigue (Kern & Scholz, 2019). D’autres s’intéressent à la dynamique des équipes tel que Crowder et al. (2012) qui modélise la performance à partir de facteurs individuels tels que la compétence et la motivation, la communication et la confiance au sein de l’équipe, et les propriétés de la tâche, notamment sa difficulté.

Partant de ces éléments de connaissance, le stage s’attachera à faire un premier état de l’art sur la modélisation multi-agents des déplacements physiques, et des communications inter‑opérateurs, pour l’étude des performances humaines au sein d’un atelier flexible.

Vous travaillerez dans un second temps à l’implémentation d’un modèle simple théorique de ces dynamiques et de leurs impacts à partir : des éléments recueillis dans la littérature, des réflexions sur les fonctions et les indicateurs à implémenter du groupe d’experts pluridisciplinaires porteur du projet global, des implémentations existantes disponibles sur la plateforme COMSES (https://www.comses.net/), de possibles données de demandes d’interventions fournies par Michelin.

Le système multi-agents envisagé intègrera différents types d'entités :

• Un espace doté d'objets et de points de rencontre. Des agents « machines » (fonctionnement, pannes, demandes de produits) et des agents « stockages ».
• Des agents humains regroupés en équipes, qui interagissent pour échanger des informations, décider, apprendre, s'évaluer ou se distraire. Il est envisagé à ce jour l’étude d’une population de 30 agent-opérateurs qui s’organiseront en une, deux ou trois équipes de taille égale.

Ces agents possèdent des variables d'état tels que fatigue physique, temps d’interaction avec tel ou tel autre agents, charge mentale, confiance dans les autres agents, dans l’équipe, niveau de compétences atteint, etc).

Vous identifierez, à partir de ce premier modèle, les éléments critiques définissant de nouvelles questions de recherche génériques et opérationnelles à aborder pour traiter la question globale.

Bibliographie

• Crowder R., Robinson M., Hughes H.P.N., & Sim Y. (2012). The development of an agent-based modeling framework for simulating engineering teamwork. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, vol. 42(6), 1425-1439.
• Ferjani, A. (2019). Prise en compte de la fatigue des opérateurs dans la modélisation et la simulation des systèmes de production. Autre [cs.OH]. Université Clermont Auvergne [2017-2020]; Université de Sfax (Tunisie).
• Gao, Q., Liu, J., Liu, S., & Zhuang, C. (2025). From human-related to human-centric: A review of shop floor scheduling
• Kern, S. & Scholz, J. (2020). Agent-Based Simulation for Indoor Manufacturing Environments—Evaluating the Effects of Spatialization. In: Kyriakidis, P., Hadjimitsis, D., Skarlatos, D., Mansourian, A. (eds) Geospatial Technologies for Local and Regional Development. AGILE 2019. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Springer, Cham.
• Pulikottil, T., Luis A. Estrada-Jimenez, L.A., Ur Rehman H., Mo F., Nikghadam-Hojjat S., Barata J. (2023). Agent-based manufacturing—review and expert evaluation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 127:2151–2180
• Sammarco, M., Fruggiero, F., Neumann, W. P., & Lambiase, A. (2014). Agent-based modelling of movement rules in DRC systems for volume flexibility: human factors and technical performance. International Journal of Production Research, 52(3), 633–650.

Formations et compétences recherchées

• Licence/Master (Bac+3/5)
• Formation recommandée : bac+5 en informatique ou génie industriel
• Connaissances souhaitées : modélisation mathématique, multi-agents, informatique
• Expérience appréciée : modélisation agents, rédaction scientifique
• Aptitudes recherchées : intérêt pour la recherche et la pluridisciplinarité, aptitudes à travailler de manière autonome et en équipe

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