Stage - Propagation des Incertitudes dans un Modèle de Simulation Pneumatique H/F

Groupe Michelin; Clermont-Ferrand; On-site; EUR 7,800 - 12,000; Full time

Job summary

Groupe Michelin recherche un stagiaire pour un projet de propagation des incertitudes dans un modèle de simulation pneumatique. Localisation: Clermont-Ferrand, Bac+5 requis, Master ou grande école, début février 2027 pour une durée de 6 mois.

Vous étudierez l’incertitude et proposerez un algorithme bayésien d’optimisation. Vous contribuerez à l’état de l’art et à l’implémentation avec des librairies scientifiques, en collaboration avec les équipes Michelin Motorsport pour valider les résultats

Qualifications

• Étudiant préparant un diplôme Bac+5 en ingénierie ou master universitaire.
• Bonne connaissance des algorithmes d’optimisation et de l’analyse de données.
• Compétences en programmation Python ou C++.

Responsibilities

• Réaliser l’état de l’art des méthodes de quantification des incertitudes.
• Implémenter les méthodes sélectionnées et analyser les incertitudes dans le modèle.
• Valider les résultats en collaboration avec les équipes Michelin Motorsport.

Skills

Mathématiques appliquées

Analyse de données

Algorithmes d’optimisation

Education

Bac +5, Ecole d’ingénieur ou Master universitaire

Tools

Python

C++

Job description

Détail du poste

Stage - Propagation des incertitudes dans un modèle de simulation pneumatique (F/H)

Localisation : Clermont ferrand

Niveau détudes : Bac +5, Ecole d'ingénier ou Master universitaire.

Date de début : Fevrier 2027

Durée: 6 mois

Contexte :

Dans les décennies à venir, l'industrie automobile connaït des changements révolutionnaires, axés sur l'amélioration des performances des voitures, du confort des occupants et de la sécurité grâce à des fonctionnalités connectées avancées et des algorithmes innovants. Dans ce contexte, alors que le monde du pneumatique devient de plus en plus compétitif, Michelin se positionne à la pointe de ces innovations en s'appuyant sur des outils de simulation pour concevoir ses pneus et en accroïtre les performances.

Votre mission :

Michelin a développé un modèle physique du pneumatique simulant la réponse du pneu à différentes sollicitations. La modélisation des incertitudes permet de faire le lien entre le modèle et les mesures afin de mieux comprendre la réaction des sous-systèmes de ce modèle et de modéliser plusieurs sources d'incertitudes liées aux mesures, à la modélisation ou à l'ajustement du modèl.

Au cours de ce stage, l'objectif principal est de quantifier différentes sources d'incertitudes sur les principales sorties du modèle et de proposer un algorithme d'optimisation bayésiène afin de trouver les paramètres du modèle minimisant ces incertitudes. Dans un premier temps, le/la stagiaire réalisera l'etat de l'art des méthodes de quantification des incertitudes et d'optimisation bayésiène. Lors de la seconde phase, il/elle implémentera les méthodes choisies en utilisé les librairies de calcul scientifiques et des librairies internes afin d'analyser comment les incertitudes se propagent dans le modèle.

Les solutions retenues seront validées en collaboration avec les équipes de Michelin Motorsport (compétition automobile).

Livrables :

• Définition mathématique du problème et état de l'art
• Implémentation d'une méthode de propagation d'incertitudes
• Validation de la méthode en utilisant plusieurs types de mesures
• Rédaction du rapport de stage ainsi que les autres livrables pouvant être requis durant le stage

Compétences requises et profil cherché :

Etudiant préparant un dégére de niveau Bac +5, Ecole d'ingénier ou Master universitaire.

Spécialité/option souhaitée : Mathématiques appliquées

Pour ce sujet, le candidat ou la candidate devra présenter un goût prononcé pour les mathématiques et leurs applications. En particulier, une bonne familiarité avec les algorithmes d'optimisation et l'analyse de données. Ce sujet lui permettrâa de se familiariser avec les enjeux de modélisation : comment simuler un modèle pneu, le calibrer et jusqu' à quel point lui faire confiance.

Des compétences en programmation Python ou C++ sont nécessaires pour ce sujet.

Apport pour le candidat :

Au cours de ce stage, l'etudiant.e aura l'occasion de mettre en oeuvre ses connaissances en modélisation de problèmes physiques, mathématiques appliquées et informatique, cela en collaborant avec différentes équipes actrices sur ces sujets (numériciens, mécaniciens et représentants clients). Il/elle participerât aux enjeux de la conception virtuelle chez Michelin en proposant de nouvelles méthodes afin de réduire l'écart entre le virtuel et le réel. Cette opportunité lui permettrâa d'approfondir dans un contexte R&D les connaissances acquises durant son cursus.

En poste, votre tuteur/tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage afin de développer votre savoir-faire et savoir-être. Votre tuteur/tutrice vous proposera, si besoin, des formations complémentaires en accédé à vos missions.

Vous percevrez une gratification de stage mensuelle en fonction de votre niveau d'études.

Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l'expérience employé !

• Une note de 99/100 à l'index de l'égalité femmes-hommes
• Entreprise “Handi accueillante”, avec un réseau de référents et ambassadeurs Handicap pour vous accompagner
• 83,5% de taux d'engagement de nos employés
• 94,6% des stagiaires et alternants nous recommandent, label "Happy Trainees" depuis 9 années consécutives
• Classé parmi les groupes du CAC 40 les plus engagés selon les Bac +5 à l'index RSE Universum 2023
• Parmi les 100 entreprises les plus attractives pour les étudiants et actifs Bac +2/3 au classement Universum 2023
• N°1 des entreprises de plus de 500 stagiaires et alternants qui rémunèrent le mémoiç dans le Classement HappyTrainees® Rémunération 2023
• Dans le Top 10 des meilleurs employeurs en France au classement Glassdoor 2023
• Dans le top 3 des entreprises du secteur “Automobile / Equipementier” en matière d'attractivité employeur à l'edition 2024 du Palmarès @EPOKA @GROUPE IFOP @Occurrence

Pour en savoir plus sur le Groupe :

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