Environnement du poste :
L’Institut Mines-Télécom est le 1er groupe public de Grandes Écoles d’ingénieur.e.s et de management de France. Constitué de huit Grandes Écoles publiques et de deux écoles filiales, l’Institut Mines-Télécom anime et développe un riche écosystème d’écoles partenaires, de partenaires économiques, académiques et institutionnels, acteurs de la formation, de la recherche et du développement économique.
L’Institut Mines-Télécom donne une place centrale à la souveraineté et la sobriété numérique dans sa stratégie, fort de sa communauté scientifique Data&IA œuvrant entre autres pour une IA soutenable. Cet axe stratégique a amené l’Institut Mines-Télécom à rejoindre le réseau d’excellence ENFIELD, qui réunit trente partenaires européens autour de travaux pour une IA de confiance et verte (European Lighthouse to Manifest Trustworthy and Green AI, voir https://www.enfield-project.eu/). C’est dans le cadre d’ENFIELD qu’est ouvert un poste de post-doc à Mines Saint-Étienne, l’une des huit écoles de l'Institut Mines-Télécom.
Le Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Unité Mixte de Recherche (UMR 6158) en informatique, et plus généralement en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC), est le laboratoire d’accueil. Le LIMOS est principalement rattaché à l'Institut des Sciences de l'Information et de leurs Interactions (INS2I) du CNRS et de façon secondaire à l'Institut des Sciences de l'Ingénierie et des Systèmes (INSIS). Il a pour tutelles académiques l'Université Clermont Auvergne (UCA) et Mines Saint-Etienne (MSE). Il est également membre de Clermont Auvergne INP.
Créé en 2011, l’Institut Henri Fayol, centre de formation et de recherche de Mines Saint-Etienne, s’intéresse aux transformations actuelles à l’aune des transitions numérique, écologique et industrielle qui sont au cœur de l’efficience, de la résilience et de la durabilité de l’industrie et des territoires du futur. Pour cela, l’institut déploie une stratégie pluridisciplinaire mettant en synergie des compétences fortes en génie mathématique et industriel, en informatique et systèmes intelligents, en génie de l’environnement pour les organisations, en management responsable et innovation en lien avec EVS UMR 5600, LIMOS UMR 6158 et COACTIS Unité de Recherche en gestion.
Au sein de cet institut, le département Génie Mathématique et Industriel (GMI) s’intéresse aux modèles de décision et à la science des données en mobilisant ses compétences fortes en modélisation statistique, en optimisation et en recherche opérationnelle, pour la conception et l'optimisation de systèmes réels et complexes.
Contexte scientifique et industriel
Le diagnostic des systèmes est essentiel à la gestion efficace des opérations industrielles, contribuant à maintenir la rentabilité, la fiabilité et la sécurité des processus de production. En effet, ces systèmes sont au cœur des processus de production et de fabrication, où la moindre défaillance peut entraîner des effets et perturber l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement (pannes - retards - dégradation de la qualité, etc.). Pour réaliser le diagnostic, il est nécessaire d'avoir accès à différents types de données. Ces données dites multimodales, sont de natures hétérogènes souvent associées à divers types de grandeurs ou formats (signaux, images, bases de données, etc.) provenant de sources de données variées (capteurs de température, capteurs de vibration, etc.). Cependant, à ce jour, l'exploitation complète soit intégrée de ces différentes modalités de données reste un défi. Pourtant, cette intégration permettrait une détection plus rapide et précise des anomalies et une prise de décision plus informative.
L'objectif de ce projet est de développer une méthodologie exploitant l'hétérogénéité et la multimodalité des données pour diagnostiquer les systèmes industriels. Cette approche exploiterait le potentiel de l’analyse temps-fréquence, la détection d'anomalies, le transport optimal et l’apprentissage statistique.
Missions
Dans le cadre de ce projet, le candidat ou la candidate devra réaliser les missions suivantes :
Mots clés : Diagnostics de systèmes industriels, Apprentissage statistique, Multimodalité des données, Hétérogénéité des données, Détection des anomalies, Analyse temps-fréquence, Transport optimal, Fusion des données.
Références
Profil du candidat
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en mathématiques appliquées, ou en sciences de données en lien avec l’apprentissage statistique. Une expérience sur les techniques de détection d’anomalies et en analyse temps-fréquence sera tout particulièrement appréciée
Les compétences attendues concernent :
Il est également attendu que le candidat démontre :
POURQUOI NOUS REJOINDRE :
L’Institut Mines-Telecom se caractérise par :
https://www.youtube.com/watch?v=m39m6hdNC48
Mines Saint-Etienne se distingue par :
Conditions de recrutement :
Le poste est ouvert à toutes et tous avec, sur demande, des aménagements pour les candidates et candidats en situation de handicap.
Modalités de candidature :
Les dossiers de candidature (CV, lettre de motivation, lettre de recommandation le cas échéant) sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE au plus tard le 15 mai 2024 :
https://institutminestelecom.recruitee.com/o/post-doctorant-ou-post-doctorante-en-science-de-donnees-pour-le-diagnostic-de-systemes-industriels-dans-un-contexte-de-donnees-multimodales-et-temps-reel-cdd-12-mois-2
Dans le cadre de sa politique Égalité, Diversité et Inclusion, l’École des Mines de Saint Etienne est un employeur soucieux de l’équité de traitement entre les candidatures.
Pour en savoir plus :
Pour tous renseignements sur le poste, s’adresser à :
Olivier Boissier (directeur de l’institut Fayol), olivier.boissier@emse.fr
Pr. Mireille Batton-Hubert, EMSE/FAYOL.Mireille.BATTON-HUBERT@emse.fr tel :+33 (0)4 77 42 00 93.
Dr. Marina Krémé, EMSE/FAYOL. Marina.kreme@emse.fr tel :+33 (0)4 77 42 93 48
Pour tout renseignement administratif, s’adresser à :
Julie Jaffre, julie.jaffre@emse.fr, 04 77 42 00 17
Information des candidats sur le traitement des données personnelles :
École des Mines de Saint-Étienne is France’s oldest elite engineering school outside Paris, and the fifth oldest among France’s 250 « Grandes École...
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