PhD 'AI for Assessing Mobile Network Vulnerability to Climat change' F/H

« Au sein d'Orange Innovation, vous serez intégré(e) dans une équipe de chercheurs, de data scientists travaillant sur des thématiques à la pointe de l'innovation comme l'ingénierie des connaissances, la maintenance prédictive et l'IA et l'environnement. Vous travaillerez dans un environnement scientifique riche, en interaction avec des experts télécoms, data et IA, ainsi qu'avec des interlocuteurs impliqués dans la gestion des risques et l'adaptation aux changements climatique »., Les réseaux de télécommunication sont essentiels au fonctionnement des sociétés modernes, tant pour les usages grand public que pour les activités économiques et institutionnelles. Dans un contexte de multiplication des événements climatiques extrêmes, les opérateurs font face à une vulnérabilité croissante de leurs infrastructures, susceptible d'entraîner des dégradations de service ou des interruptions localisées. L'évaluation de cette vulnérabilité constitue un enjeu important pour anticiper les risques, renforcer la résilience des sites radio et mieux préparer les stratégies d'adaptation. Cette problématique est complexe car elle ne dépend pas uniquement des caractéristiques propres aux sites télécoms, mais aussi de leur environnement opérationnel, notamment leur dépendance au réseau électrique et au réseau routier, ainsi que de la difficulté logistique et opérationnelle des interventions en situation de crise. La thèse s'inscrit dans une approche systémique de l'analyse de vulnérabilité des infrastructures télécom, fondée sur des données réelles hétérogènes et sur des méthodes d'IA permettant d'enrichir les analyses et de générer des scénarios plausibles de crise. L'objectif de la thèse est d'analyser la vulnérabilité des sites radio face aux phénomènes climatiques extrêmes et de produire des métriques utiles pour renforcer l'adaptation du réseau aux crises. Les principaux verrous scientifiques et techniques concernent : L'identification et la représentation des données pertinentes à partir d'un ensemble de données hétérogènes et multi-domaines ; La définition et la mesure d'indicateurs de vulnérabilité intégrant les caractéristiques physiques des sites, la complexité opérationnelle en cas de crise, ainsi que leur dépendance aux réseaux électrique et routier ; La difficulté de construire des modèles prédictifs fiables en raison du faible nombre d'événements historiques représentatifs ; L'enrichissement des données disponibles par des techniques d'IA générative permettant de produire des scénarios de crise variés, réalistes et plausibles. Les travaux s'appuieront sur des données réelles, des approches de modélisation et de machine learning, ainsi que sur des techniques de génération de données synthétiques telles que les GANs ou les autoencodeurs variationnels. Les résultats attendus visent à proposer des outils réutilisables pour la caractérisation de la vulnérabilité des sites et l'aide à la décision pour les équipes opérationnelles.

Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste Solides connaissances en intelligence artificielle, machine learning et deep leraning ; Très bonnes bases en modélisation mathématique et statistique ; Connaissances en analyse de données hétérogènes et fusion de données ; Bonnes connaissances des réseaux de télécommunications ; Une connaissance des problématiques de résilience des infrastructures critiques serait un plus ; Maîtrise d'un environnement de programmation scientifique, idéalement Python ; Capacité à formaliser un problème de recherche et à proposer des approches méthodologiques robustes. Formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique ...) Dernière année de diplôme d'ingénieur ou master, avec une spécialisation en data science, machine learning, mathématiques. Un profil orienté réseaux télécoms avec une forte composante IA serait apprécié. Expériences souhaitées (stages, ...) Posséder une expérience dans le monde de la recherche (stage R&D) orientée Machine Learning et IA générative en particulier sera un atout pour le poste.

La rémunération brute proposée est comprise entre 37 et 40 kEUR. A cela s'ajoutent un plan d'épargne entreprise et retraite, l'intéressement, la participation, une couverture santé et prévoyance, des réductions sur les offres et produits d'Orange ainsi que les activités sociales et culturelles proposées par le comité d'entreprise.

L'ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l'innovation d'Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l'humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l'écosystème digital mondial Nous formons les expertes et les experts des technologies d'aujourd'hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l'innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d'une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité...), les femmes et les hommes de Innovation sont à l'écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d'Orange un opérateur multiservices de confiance.