Doctorant·e Réseau de Neurones Informé par la Physique pour le Pronostic de la Durée de Vie Résiduelle d'Un Équipement Sous Pression en Contrat Doctoral à Imt Nord Europe H/F

Les équipements sous pression sont des matériels à risque présents et indispensables pour de multiples secteurs d'activité. Pour garantir la préservation de l'environnement et des personnes, ils sont soumis à des réglementations très strictes, notamment vis-à-vis de la maintenance. Les avancées récentes en instrumentation, connectivité, calcul scientifique et intelligence artificielle offrent aujourd'hui la possibilité d'établir des jumeaux numériques capables de surveiller l'état de santé de ces équipements et de pronostiquer la durée de vie résiduelle. Ces approches ouvrent la voie à une maintenance plus prédictive, optimisée et durable.

Ce projet de thèse, mené en collaboration entre deux centres de recherche, d'enseignement et d'innovation de l'IMT Nord Europe et le CETIM, a pour objectif de développer un jumeau numérique basé sur un réseau de neurones informé par la physique pour le pronostic de la durée de vie résiduelle d'un équipement sous pression soumis à des sollicitations mécaniques en fatigue. Le réseau de neurones s'appuiera sur des déformations mesurées à intervalles réguliers en des points de l'équipement, définis a priori par des experts et optimisés via des méthodes algorithmiques. Une attention particulière sera portée à l'optimisation du placement des capteurs, en tenant compte des incertitudes liées aux propriétés matériaux, aux conditions de chargement et aux modèles physiques utilisés (notamment les simplifications associées aux lois mécaniques). Des contraintes physiques issues de critères de fatigue seront insérées directement dans la fonction de perte du réseau de neurones. Des essais expérimentaux à échelle laboratoire seront conduits afin de valider ce réseau de neurones. Il sera ensuite appliqué à un équipement sous pression réel., Développement d'un modèle de réseau de neurones informé par la physique sous Python/PyTorch

• Modélisation des incertitudes pour générer des scénarios réalistes
• Optimisation du placement des capteurs
• Intégration et application de l'approche à des structures réelles en exploitant les données issues des capteurs et confrontant prédictions numériques et mesures expérimentales
• Travail en équipe à l'interface entre les deux centres de l'IMT Nord Europe et le CETIM
• Présentation des résultats à des conférences scientifiques ou industrielles, à l'échelle nationale comme internationale
• Rédaction de rapports techniques et d'articles scientifiques
• Participation aux activités d'enseignement dans la mécanique ou l'informatique dans la limite de 64 heures par année scolaire., * Cet emploi est proposé en mobilité pour un fonctionnaire ou bien sous forme de contractuel de droit public.

• Par ailleurs, le poste peut être aménagé pour une personne en situation de handicap.

Profil de la candidate/du candidat :Diplôme de Master 2 (ou équivalent) en calcul scientifique, mathématiques appliquées, systèmes numériques, intelligence artificielle appliquée ou disciplines connexes. Savoir-êtreCuriosité scientifique et goût pour l'innovation;Autonomie et capacité d'initiative;Travail en équipeCommunication sur des sujets techniques/scientifiquesMotivation pour la recherche appliquée et le transfert industriel.Savoir faireProgrammation PythonUtilisation de bibliothèques de machine learning et deep learning (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, etc.) ;Optionnellement : analyse éléments finisConnaissancesConnaissances en intelligence artificielle et apprentissage automatique ;Connaissances en maintenance prédictive, surveillance de santé ou jumeaux numériques ;Optionnellement : mécanique des structures, éléments finisConditions :Le poste est à pourvoir à compter du 01/10/2026 pour une durée de 36 mois (contrat CDD).Cette proposition d'emploi offre :· Un environnement de recherche international de haut niveau et dans une institution de renom, avec un partenaire industriel français central sur le sujet des innovations techniques concrètes pour soutenir la performance des entreprises manufacturières et mécaniciennes françaises et accélérer leur transition écologique· Un titre de docteur après environ trois ans de travaux de recherche réussis· Une formation scientifique interdisciplinaire dans le cadre d'un programme doctoral· La possibilité de participer à des formations, ateliers et conférences locaux et internationauxRenseignements et modalités de dépôt de candidature : Pour tout renseignement sur le poste, merci de vous adresser à o Dr. SHAKOOR Modesar, HDR, directeur de thèse, @., Tél. : ....o Dr. RAJAOARISOA Lala, HDR, co-directeur, @., Tél. : ....o DR. VASIUKOV Dmytro, HDR, encadrant, @., Tél. : ...**.**o Pr. CHAKI Salim, Diplôme de Master 2 (ou équivalent) en calcul scientifique, mathématiques appliquées, systèmes numériques, intelligence artificielle appliquée ou disciplines connexes.

Savoir-être

• Curiosité scientifique et goût pour l'innovation;
• Autonomie et capacité d'initiative;
• Travail en équipe
• Communication sur des sujets techniques/scientifiques
• Motivation pour la recherche appliquée et le transfert industriel.

Savoir faire

• Programmation Python
• Utilisation de bibliothèques de machine learning et deep learning (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, etc.) ;
• Optionnellement : analyse éléments finis

Connaissances

• Connaissances en intelligence artificielle et apprentissage automatique ;
• Connaissances en maintenance prédictive, surveillance de santé ou jumeaux numériques ;
• Optionnellement : mécanique des structures, éléments finis, · Un environnement de recherche international de haut niveau et dans une institution de renom, avec un partenaire industriel français central sur le sujet des innovations techniques concrètes pour soutenir la performance des entreprises manufacturières et mécaniciennes françaises et accélérer leur transition écologique

· Un titre de docteur après environ trois ans de travaux de recherche réussis

· Une formation scientifique interdisciplinaire dans le cadre d'un programme doctoral

· La possibilité de participer à des formations, ateliers et conférences locaux et internationaux, Machine learning Intelligence artificielle Éléments finis Pro-activité Instrumentation Travail en équipe Python Autonomie Économie Programmation Mathématiques TensorFlow

Doctorant·e Réseau de Neurones Informé par la Physique pour le Pronostic de la Durée de Vie Résiduelle d'Un Équipement Sous Pression en Contrat Doctoral à Imt Nord Europe H/F

Nature de l'emploi : Contrat doctoral, 36 mois

Lieu de travail : 764 boulevard Lahure, 59500 Douai, Le poste est à pourvoir à compter du 01/10/2026 pour une durée de 36 mois (contrat CDD).

École sous tutelle du ministère de l'économie, des finances et de la souveraineté industrielle et numérique, IMT Nord Europe est née en 2017 de la fusion de Télécom Lille et de l'École des Mines de Douai. Elle compte aujourd'hui parmi les plus Grandes Écoles d'ingénieurs au Nord de Paris avec plus 2200 élèves, dont un quart d'apprentis, plus de 600 diplômés par an et un réseau de 15 000 diplômés. Elle fait partie de l'Institut Mines Télécom, premier groupe public de Grandes Écoles d'ingénieurs et de management de France, et est partenaire de l'université de Lille. IMT Nord Europe a 3 missions principales : former des ingénieurs responsables aptes à résoudre les grandes problématiques du XXIème siècle ; mener des recherches débouchant sur des innovations à haute valeur ajoutée ; soutenir le développement des territoires notamment en facilitant l'innovation et les créations d'entreprises. Son objectif est de former les ingénieurs de demain, maîtrisant à la fois les technologies numériques et les savoir-faire industriels. Idéalement située au carrefour de l'Europe, à 1 heure de Paris, 30 minutes de Bruxelles et 1H30 de Londres, IMT Nord Europe a l'ambition de devenir un acteur majeur des grandes transformations industrielles, numériques et environnementales du XXIème siècle en combinant, tant dans ses enseignements et que dans sa recherche, les sciences de l'ingénieur et les technologies du digital. Localisée sur 2 sites principaux d'enseignement et de recherche, à Lille et à Douai, IMT Nord Europe s'appuie sur plus de 20 000 m² de laboratoire pour développer un enseignement de haut niveau et une recherche d'excellence dans les trois domaines « Systèmes Numériques », « Energie Environnement » et « Matériaux et Procédés ». Pour plus de détails, consulter le site internet de l'École : www.imt-nord-europe.fr Le poste est à pourvoir au sein du CERI Matériaux & Procédés où environ 100 chercheurs (dont 35 enseignants-chercheurs permanents) conduisent une recherche scientifique autour des matériaux non-métalliques (polymères, composites, ciment et béton, minéraux, sédiments) et leurs procédés de fabrication. Cela inclut le développement de matériaux et procédés avancées, l'économie circulaire et les éco-matériaux, et la mécanique numérique (https://recherche.imt-nord-europe.fr/materiaux-procedes-ceri/). Le poste implique une interaction forte avec l'axe ARTS (Autonomous, ResilienT Systems) du CERI Systèmes Numériques, dont les recherches visent à développer des systèmes distribués autonomes et résilients, en s'appuyant sur des approches guidées par les données pour la prédiction, le contrôle et la sécurité des systèmes. Il implique par ailleurs une collaboration étroite avec le CETIM, qui est le centre technique de référence de l'industrie mécanique en France. Il accompagne les entreprises dans leurs projets de recherche, d'innovation, de développement technologique et d'amélioration de leur compétitivité.