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Stage M2: Approche data scientiste et IA pour la prédiction dynamique des variations d’indicateurs de durabilité des infrastructure intelligentes CDD

Contact

Mehdi Sbartaï

33000 Bordeaux

France

zoubir-mehdi.sbartai@u-bordeaux.fr

Descriptions

Laboratoire :
I2M - Institut de Mécanique et d'Ingénierie de Bordeaux
Rémunération mensuelle :
554 €
Date de début :
15/02/2022
Date de fin :
15/07/2022
Date limite pour postuler :
10/02/2022
Descriptif :

Lien de l'offre

Contexte du stage

Les infrastructures en béton nécessitent de plus en plus des actions de maintenance et de réparation. Dans un contexte de préservation du patrimoine et les Smart Cities, l’intégration de capteurs pour optimiser ces actions est incontournable. L’objectif de cette étude est d’intégrer l’intelligence artificielle (IA) pour exploiter les connaissances et les données transmises par les capteurs. Ce stage s’inscrit dans le projet ANR Scaning qui vise à développer un système d’aide à la maintenance d’infrastructure pour l’évaluation non destructive utilisant des capteurs noyés dans le béton.

Objectifs et méthodologie

Avec le concours d’experts du domaine, l’étudiant participera à la construction d’un modèle capable d’évaluer au cours du temps les indicateurs en fonction de mesures physiques, issues de capteurs noyés. Il participera au recensement des observables et des indicateurs permettant de qualifier l’état du béton d’une infrastructure. L’étudiant aura pour mission, dans un second temps, d’établir les relations entre ces observables et les indicateurs recherchés (résistance du béton, porosité, …etc). Pour cela il pourra s’appuyer sur l’expertise des partenaires du projet et sur l’analyse qu’il mènera sur les données disponibles en construisant un modèle graphique probabiliste modélisant les interactions entre indicateurs et observables au cours du temps. Les modèles graphiques probabilistes s’appuient sur la théorie des graphes et la théorie des probabilités. La structure du graphe permet d’identifier les dépendances entre les variables et fournit un outil visuel de représentation qualitative des connaissances. L’utilisation des probabilités permet de prendre en compte l’incertitude relative au système en quantifiant les dépendances entre les variables sous la forme de probabilités conditionnelles. Ils présentent l’avantage :

- de pouvoir coupler ou intégrer des connaissances issues de multiples sources d’expertise avec des données issues de multiples essais expérimentaux et ce à différents niveaux d’échelles.

- prendre en compte les incertitudes inhérentes à la connaissance disponible,

- de fournir un outil visuel de représentation graphique de la connaissance,

- d’être évolutif sans altérer la totalité du modèle,

- de pouvoir mener des raisonnements et des simulations.

Il s’agit d’un travail à l’interface des sciences des données et du génie civil. L’étudiant collaborera avec des représentants du secteur privé et public, ingénieurs, technologues, chercheurs en Génie Civil et en informatique. Ce stage fournira un bon aperçu des stratégies de développement et d’innovation du secteur Génie Civil. Profil souhaité Master Génie Civil ou mécanique avec expérience en programmation, Master intelligence artificielle, Master d’ingénierie mathématique (avec ouverture sur applications industrielles).

Compétences souhaitées Programmation Python ; Modélisation ; Sciences des données ; Machine Learning

Pour candidater

Merci d’envoyer par e-mail les pièces suivantes en français ou anglais à l’un des contacts : • CV

• Lettre de motivation

• un contact (professeur ou encadrant)

Durée : 4 à 6 mois entre février-Mars et septembre 2022

Gratification : 554 € mensuels

Localisation : Bordeaux

Contacts :

Mehdi Sbartaï - I2M - zoubir-mehdi.sbartai@u-bordeaux.fr

Cédric Baudrit - I2M - cedric.baudrit@u-bordeaux.fr

Mot(s)-clé(s)

  • Béton
  • Durabilité