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Archives : Offres de thèse




4 Offres de thèse

L’IA au service de la connaissance de la mobilité


Qui sommes nous
Mobility Metrix est une jeune startup dont l’objectif est d’aider les acteurs du transport à prendre et suivre des décisions à partir des données relatives à tous les modes de déplacement. Mobility Metrix propose une solution SaaS qui traite des milliards de données de mobilité (marche, vélo, voiture, transports en commun…), et permet de les visualiser, et de les analyser. … En lire plus...


Mots-clés
data analytics; machine learning; Optimal Transport, Deep learning, Domain Adaptation, Remote Sensing Imagery
Établissement
Aix-Marseille Université
13284 Marseille  
Directeur
Omar BOUCELMA, laboratoire LIS
Co-encadrants
Ouassim MANOUT, laboratoire LAET
Site Web
https://www.mobility-metrix.fr
Date de début souhaitée
01/06/2023
Langues obligatoires
Français
Prérequis

Vous êtes passionné(e) de data, de machine learning et de l’IA en général. Curieux, créatif et force de proposition, vous rejoindrez Mobility Metrix pour travailler et effectuer des recherches sur les technologies les plus avancées, pour cela vous possédez les qualités suivantes :
• Connaissance des principes d’une Data Stack moderne
• Connaissance du langage Python et de l'environnement Linux
• La connaissance du domaine du transport / des données de mobilité serait un plus
De formation Bac+5 spécialisée Informatique, Machine Learning et/ou Data Science, vous souhaitez poursuivre vos études en effectuant des travaux de recherche à travers un doctorat. Vous êtes avide de nouvelles connaissances, souhaitez travailler sur des projets valorisants, pour un monde plus respectueux de l’environnement, et êtes naturellement à l'écoute et à la recherche des nouveautés IT.

Date limite
01/04/2024
Informations de contact

Laurent Briant ; laurent@mobility-metrix.com

Techniques de fusion de données et d’intelligence artificielle pour le diagnostic de défauts capteur appliqué aux avions de prochaines générations


Cette thèse a pour but d’accroître l’autonomie des systèmes avioniques, comme par exemple de pouvoir fonctionner avec un seul pilote. Les travaux de recherche porteront sur la détection d’anomalies et le diagnostic des capteurs ainsi que sur la fusion de données pour délivrer des informations correctes au pilote. En effet, les défaillances ou des phénomènes atmosphériques particuliers peuvent les affecter, provoquant une forte diminution de l’assistance au pilotage.… En lire plus...


Mots-clés
diagnostic; fusion de données
Établissement
LAAS - LABORATOIRE D'ANALYSE ET D'ARCHITECTURE DES SYSTEMES
31077 TOULOUSE  
Directeur
Louise Travé-Massuyès (louise@laas.fr)
Co-encadrants
Carine Jauberthie (cjaubert@laas.fr)
Site Web
https://www.laas.fr/public/
Langues obligatoires
Anglais; Français
Informations de contact

Contact académique : L. Travé-Massuyès (louise@laas.fr) et Carine Jauberthie (cjaubert@laas.fr)
Contact industriel : G. Alcalay (guillaume.alcalay@airbus.com) et P. Goupil (philippe.goupil@airbus.com) 

Modélisation et classification intelligentes de données de spectrométrie (RMN) à l’aide de Machine Learning


La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire (RMN) est l’une des méthodes analytiques utilisées pour caractériser nos extraits. Elle nous permet d’obtenir un profil métabolomique (représenté par un spectre) pourchaque extrait. Les signaux sur ces spectres correspondent aux signaux des différents métabolites présents dans nos extraits. L’attribution des signaux aux métabolites correspondants constitue l’étape clé dans l’identification de l’empreinte métabolomique de chaque extrait.… En lire plus...


Mots-clés
auto-encodeur; classification; machine learning; Modélisation; RMN
Établissement
Université Claude Bernard Lyon I
69622 Villeurbanne  
Directeur
Yacine Ouzrout
Co-encadrants
Baudouin Dafflon
Site Web
https://www.disp-lab.fr
Date de début souhaitée
01/09/2022
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

● Curiosité intellectuelle
● Polyvalence
● Esprit critique et capacité d’analyse

Informations de contact

baudouin.dafflon@univ-lyon1.fr
a.bourafai@evear-extraction.com

Appariement adaptatif d’équipes par approche multi-agents dans un contexte de Science Ouverte


Dans le cadre de l’Université européenne EUNICE (https://eunice-university.eu/), l’objectif est d’encourager la coopération locale et/ou globale entre ses membres (sept universités européennes), ainsi qu’avec leurs partenaires (de la société civile et pouvoirs publics).

Le projet REUNICE (https://eunice-university.eu/reunice-project/) vise à guider, soutenir et consolider des coopérations efficaces entre chercheurs, enseignants, étudiants, partenaires sociaux et industriels au sein de l’Université EUNICE ainsi qu’avec des partenaires extérieurs.… En lire plus...


Mots-clés
Appariement; Coopération; coordination; Open Science; Systèmes Multi-Agents
Établissement
Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines (LAMIH)
59313 Valenciennes  
Directeur
René MANDIAU
Co-encadrants
Emmanuel ADAM, Mourad ABED
Site Web
https://www.uphf.fr/LAMIH/
Date de début souhaitée
01/09/2022
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

Master ou équivalent

Informations de contact

Emmanuel ADAM, emmanuel.adam@uphf.fr