Assistant de recherche en IA frugale et durabilité des composites F/H - campus d'Angers

Le projet COMPOSIA s’inscrit dans le cadre des transitions écologique et numérique. Il vise à développer une méthodologie hybride basée sur des outils d’intelligence artificielle qui combinent données et modèles physiques (IA frugale) pour prédire la durabilité des matériaux composites à matrice thermodurcissable utilisés dans le bâtiment en zone inondable. Dans un contexte de changement climatique et d'augmentation des risques d'inondation en milieu urbain, la surveillance de l'état des ouvrages et la prédiction de leur durée de vie constituent des enjeux majeurs. Le matériau étudié dans ce projet est un composite verre/époxy unidirectionnel, largement utilisé pour le renforcement, la réhabilitation et la réalisation d'éléments structurels grâce à ses bonnes propriétés mécaniques, sa faible masse volumique et sa résistance à la corrosion.

Le projet COMPOSIA s’inscrit dans le cadre des transitions écologique et numérique. Il vise à développer une méthodologie hybride basée sur des outils d’intelligence artificielle qui combinent données et modèles physiques (IA frugale) pour prédire la durabilité des matériaux composites à matrice thermodurcissable utilisés dans le bâtiment en zone inondable. Dans un contexte de changement climatique et d'augmentation des risques d'inondation en milieu urbain, la surveillance de l'état des ouvrages et la prédiction de leur durée de vie constituent des enjeux majeurs. Le matériau étudié dans ce projet est un composite verre/époxy unidirectionnel, largement utilisé pour le renforcement, la réhabilitation et la réalisation d'éléments structurels grâce à ses bonnes propriétés mécaniques, sa faible masse volumique et sa résistance à la corrosion.Diplômé·e de l’enseignement supérieur, vous avez une expérience significative dans les approches IA basées sur la physique, idéalement acquise au sein d’un grand établissement d’enseignement supérieur et de recherche (Université ou grande école), d’un opérateur de l’État ou d’une collectivité territoriale.Savoirs et savoir-faire :· Diplôme Bac+5 (ou niveau doctorat) en mécanique, mécanique numérique, sciences des matériaux, intelligence artificielle ou domaine associé Depuis sa création en 1780, l’Ecole Nationale Supérieure Arts et Métiers s’attache à répondre aux défis industriels et aux enjeux sociétaux, en constante évolution.Etablissement public scientifique, culturel et professionnel (EPSCP) sous tutelle unique du ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche, il est composé de huit campus et de trois instituts répartis sur le territoire.Sa première mission : Former des ingénieurs capables de concevoir des produits et systèmes respectueux de l’environnement, mais aussi de contrôler une organisation industrielle en maîtrisant les risques et les coûts. Toutefois, les conditions hygrothermiques rencontrées en environnement inondable génèrent des mécanismes complexes de dégradation impliquant notamment l'absorption d'eau, la plastification de la matrice, les phénomènes d'oxydation et l'endommagement progressif du matériau. La compréhension et la prédiction de ces phénomènes nécessitent l'exploitation de données expérimentales souvent coûteuses à acquérir et disponibles en quantité limitée.Le projet COMPOSIA propose ainsi de développer des approches innovantes associant expérimentation, structuration de données et intelligence artificielle afin d'améliorer la prédiction du comportement à long terme des composites et d'accompagner les acteurs du bâtiment dans leurs stratégies de conception, de maintenance et de gestion des infrastructures.Au sein de l'équipe projet, l'assistant(e) de recherche contribuera aux travaux expérimentaux et à l'exploitation des données scientifiques. À ce titre, il/elle sera chargé(e) de :Participer à l'élaboration des matériaux et à la caractérisation de leur état initial ;Réaliser les essais de vieillissement hygrothermique selon les protocoles définis dans le cadre du projet ;Effectuer les opérations de caractérisation mécanique, physique et microstructurale des matériaux avant et après vieillissement ;Assurer la collecte, le traitement, l'organisation et la traçabilité des données expérimentales ;Contribuer à la structuration des bases de données nécessaires au développement des modèles prédictifs ;Participer à la mise en œuvre, au paramétrage et à l'évaluation des outils d'intelligence artificielle développés dans le projet ;Contribuer à la validation des modèles en comparant les résultats numériques aux observations expérimentales ;Participer à la rédaction de rapports techniques, de comptes rendus d'essais et de documents de valorisation scientifique ;Présenter l'avancement des travaux lors des réunions de projet et interagir avec les partenaires académiques impliqués.Cette activité s'exercera en collaboration étroite avec les chercheurs, enseignants-chercheurs et ingénieurs des laboratoires partenaires.· Connaissances en programmation scientifique et en traitement de données· Des connaissances en durabilité des matériaux composites ou en vieillissement des matériaux seraient appréciées· Maîtrise des outils informatiques couramment utilisés en recherche (Python, Matlab)· Aptitude à analyser, synthétiser et présenter des résultats scientifiques· Bon niveau d’anglais technique et scientifique, à l’écrit comme à l’oralSavoir-être :· Rigueur et sens de l’organisation· Curiosité scientifique et goût pour l’innovation· Capacité à travailler en équipe dans un environnement pluridisciplinaire· Autonomie dans la réalisation des missions confiées· Bonnes capacités rédactionnelles et de communication· Esprit d’initiative et aptitude à s’adapter à des problématiques de recherche variées· Intérêt marqué pour les activités expérimentales, le traitement de données et les outils numériquesLe poste est rattaché au projet COMPOSIA et s’inscrit au sein de l’équipe du Laboratoire Angevin de Mécanique, Procédés et InnovAtion (LAMPA). L’équipe du LAMPA possède une expertise dans la mise en place d’essais pour prédire la durabilité des composites ainsi dans la mise en place de méthodes numériques avancées avec notamment des modèles d’IA basés sur la physique qui permettent de prédire des phénomènes physiques avec un nombre de données expérimentales limitées.Le projet bénéficie d’un double financement Angers Loire Développement et Carnot Arts. Dans ce cadre, l’assistant(e) de recherche contribuera aux activités expérimentales, à la collecte et à l’analyse des données, ainsi qu’au déploiement des outils numériques développés dans le projet.  Le projet est mené en collaboration avec l’équipe du PIMM (Procédés et Ingénierie en Mécanique et Matériaux), reconnue pour son expertise en intelligence artificielle appliquée aux matériaux et dans l’étude des mécanismes de vieillissement des composites. L’assistant(e) de recherche évoluera ainsi dans un environnement scientifique multidisciplinaire, au contact de chercheurs, enseignants-chercheurs et ingénieurs, et bénéficiera d’un accompagnement lui permettant de développer ses compétences en expérimentation, traitement de données et modélisation des matériaux.