Post-Doctorat en RO/IA

Description de l'entreprise

Yncréa Ouest est un établissement d’Enseignement Supérieur Privé d’Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. L’établissement est membre d’Yncréa, premier pôle privé associatif d’écoles d’ingénieurs en France. Yncréa Ouest gère l’école d’ingénieurs ISEN Yncréa Ouest, implantée sur les villes de Brest, Caen, Nantes et de Rennes. L’école forme des élèves ingénieurs dans les technologies du numérique et notamment les systèmes numériques embarqués, la robotique, l’énergie, les objets connectés (IoT), l’intelligence artificielle, le big data, l’environnement, le développement durable, les technologies marines et la cybersécurité.
Au sein d’Yncréa Ouest, le laboratoire L@bISEN [https://isen-brest.fr/labisen] concentre ses activités autour d’un projet commun de recherche tourné vers les systèmes autonomes et intelligents. Ce projet est constitué de trois lignes de force : les réseaux de capteurs, le traitement des données et les smart grids. Le laboratoire compte à ce jour 126 personnes dont 55 enseignants-chercheurs, dont 7 HDR. Le L@bISEN a été évalué par le Hcéres en 2021 (vague B, voir site HCERES).

Contexte :
Dans le cadre d’une chaire avec le groupe Generix, Yncréa Ouest est à la recherche d’un(e) post-doctorant(e) dans le domaine de l’intelligence artificielle. Le(a) candidat(e) consolidera les actuelles compétences de l’équipe de recherche multisite « UF : Usine du Futur » et sera amené(e) à développer les activités de recherche en lien avec ces domaines sur le site de Nantes en collaboration étroite avec les autres sites de l’Yncréa Ouest.

Présentation de l’équipe d’accueil :
Le(a) candidat(e) retenu(e) intégrera l’équipe de recherche « UF : Usine du Futur » du laboratoire L@bISEN. Cette équipe, constituée de six enseignants-chercheurs, deux doctorants et un post-doctorant, dédie ses activités à la conception d’éléments de l’usine de demain dans le but d’optimiser les processus de fabrication et d’accroître la flexibilité de l’outil de production dans un environnement évolutif. Pour atteindre cet objectif, nous modélisons et prototypons des systèmes intelligents innovants pour l’Usine 4.0 basés sur l’exploitation des données.
Les projets sur lesquels les activités de recherche de l’équipe UF sont principalement concentrées concernent l’optimisation de la chaine logistique en environnement incertain, la mise en place de plateformes industrielles de collecte et gestion de données nécessaire à la construction d’outils d’aide à la décision basés sur les méthode d’apprentissage, l’amélioration de l’efficacité énergétique des systèmes industriels autonomes et l’identification des nouvelles cyber-attaques sur les systèmes d’information et le matériel IoT.

Présentation du sujet :
L’entreprise Generix est spécialisée dans la conception de solutions informatiques pour la gestion des entrepôts de leurs clients qui sont eux-mêmes des entreprises distribuant des quantités conséquentes de produits à vendre. L’une des fonctions principales de l’entrepôt est de stocker la quantité nécessaire de chacun des produits afin de pouvoir satisfaire les demandes des clients avec le volume suffisant de ces produits. Le stockage a par ailleurs un coût pour l’entreprise qui gère l’entrepôt. Il y a le coût d’immobilisation d’actifs, le coût lié à l’espace utilisé par les stocks et le coût relatif au personnel employé pour gérer les stocks. Il est donc nécessaire de minimiser les stocks tout en étant capable d’assurer les variations des demandes des clients. En effet, grâce aux outils mis en place par Generix, la prévision de la demande est automatisée. Cependant les contraintes du quotidien des entreprises de distribution produisent des variations de la demande réelle observée par rapport à la demande prévue. Dans le cadre de cette activité de recherche, l’objectif est d’étudier et de mettre en place une solution informatique permettant de fournir des recommandations précises ajustées en temps réel des niveaux de stocks dans l’entrepôt.
La première étape de ce projet consiste en l’étude de la littérature scientifique récente sur le sujet présenté ci-dessus. L’étape suivante concerne la modélisation du problème en termes de programme mathématique d’optimisation. Ce modèle doit prendre en considération l’ensemble des éléments importants du problème permettant de calculer une solution implémentable au sein de l’entrepôt à moindre coût. Plusieurs approches de résolution de ce problème seront étudiées. Dans un premier temps, il sera nécessaire de définir une méthode exacte qui aura pour objectif de calculer la solution optimale sur de petites instances du problème. A ce stade de l’étude, on peut imaginer l’utilisation de méthodes arborescentes de recherche de solutions (branch-and-cut par exemple) qui sont utilisées pour la résolution de problèmes combinatoires. Cette méthode exacte nous permettra d’évaluer la pertinence des méthodes approchées qui devront également être proposées, programmées et évaluées dans le cadre de ce postdoc. Plusieurs axes de recherche peuvent être envisagés concernant les méthodes de résolution approchées. Il peut être intéressant d’investiguer la résolution par métaheuristique (algorithme génétique, recuit-simulé …) ou par méthode de décomposition (Benders, Dantzig-Wolf). Cependant il nous semble particulièrement intéressant d’essayer les méthodes de résolution par apprentissage profond et/ou par renforcement qui permettraient de trouver des solutions de qualité malgré les incertitudes liées à l’évolution de l’environnement. Finalement, la conception d’un prototype pouvant être testé sur des instances de problèmes réelles est attendue, tout comme la ou les communications scientifiques de qualité en lien avec le sujet.
Dans le cadre de ce projet, le post-doctorant pourra utiliser l’infrastructure informatique du L@bISEN mise en place pour entraîner les réseaux de neurones profonds. Celle-ci est constituée de serveurs GPU et d’unités de stockage dédiées.

Le poste et ses missions

Post-Doctorat en RO/IA – Campus de Nantes (F/H)

Activité et Missions de recherche :
Les activités de recherche réalisées par le(a) candidat(e) devront s’interfacer avec une ou plusieurs des thématiques de l’équipe « UF : Usine du Futur » et l’équipe« VISION-AD : Vision par ordinateur et Analyse de Données » :

• L’intelligence artificielle
• La recherche opérationnelle et les outils d’aide à la décision
• La conception des systèmes autonomes et intelligents

Les missions qui vous seront confiées sont :

• Etat de l’art sur les différentes modèles et méthodes de résolution du problème d’optimisation des stocks
• Définition et implémentation d’un algorithme original utilisant des techniques avancées de recherche opérationnelle et/ou d’intelligence artificielle et pouvant être évalué
• Conception d’un prototype répondant à la problématique énoncée et adapté aux données de Generix mises à disposition

avantages sociaux :

• Mutuelle (possibilité d’ajouter les membres de la famille sans surcoût).
• Prévoyance.
• Prise en charge des transports en commun
• Forfait mobilité durable (trajets en vélo)
• Carte Tickets Restaurant.
• Avantages CSE (Comité Social et Economique).

Le profil recherché

Profil recherché :
Yncréa Ouest recherche un(e) post-doctorant(e) ayant une formation/expérience en recherche opérationnelle / intelligence artificielle avec un fort intérêt pour les problématiques de l’usine du futur.

Compétences requises :

• Modélisation et résolution de programmes linéaires en nombres entiers
• Maîtrise et pratique des méta-heuristiques et algorithmes d’apprentissages
• Maîtrise de python, avec connaissance des librairies de deep-learning (Pytorch, Tensorflow, …)
• Aptitude à travailler en équipe
• Autonomie et rigueur organisationnelle
• Anglais : lu et écrit

Le poste est à pourvoir en contrat à durée déterminée (CDD) de 12 mois. Il est localisé à Nantes. Le salaire est à convenir selon expérience.

Le processus de recrutement

Processus de recrutement :

• Le poste est à pourvoir pour le 1er avril 2023. Une anticipation est possible..
• Les candidats doivent fournir une lettre de motivation, un curriculum vitae (2 pages maximum).
• Une liste des publications en mentionnant celles en cours et/ou à venir.

Contacts sur le poste :
Benoit LARDEUX
Maher JRIDI
Wissam KADDAH

Pour toute question relative à cette offre en particulier sur la transmission de vos candidatures, merci de contacter directement le service RH.
Jonathan LEON– Responsable Ressources Humaines – Yncréa Ouest
Gaëlle de POULPIQUET-LE ROY– Assistante de Direction – Yncréa Ouest