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Laboratoire/Entreprise : PRISME / Université d’Orléans
Durée : 6 mois
Contact : youssef.fouzai@etu.univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2026-01-16

Contexte :
Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet régional CERES, porté par le BRGM en partenariat avec le laboratoire PRISME de l’Université d’Orléans, Thélem Assurances et l’Agglomération de Blois. L’objectif global du projet est de caractériser grâce à des
techniques d’intelligence artificielle les éléments exposés du territoire du Centre-Val de Loire face aux risques naturels. On s’appuie sur des images satellitaires, d’autres issues de Google Street View (GSV )et des données cartographiques.

Sujet :
Dans le cadre du stage, les travaux à effectuer visent à approfondir l’analyse des façades de bâtiments, afin de produire des éléments exploitables pour caractériser leur
vulnérabilité face aux risques naturels dont le retrait/gonflement argileux qui fissure les constructions. Une façade contient de nombreux indicateurs de vulnérabilité auxquels l’expert attache une grande attention comme la surface et la position des portes et fenêtres ou la géométrie du bâtiment, pour l’affecter à une classe de vulnérabilité.
L’exploitation des images GSV utilisera des modèles deep learning pour détecter les façades dans les images et extraire des caractéristiques permettant d’en déduire un niveau de vulnérabilité Les résultats du stage seront exploités dans le cadre de la thèse du doctorant qui participera à l’encadrement du stagiaire.

Profil du candidat :
BAC+5 (Master 2/ école ingénieur) en informatique.

Formation et compétences requises :
BAC+5 (Master 2/ école ingénieur) en informatique avec de bonnes connaissances en traitement d’images, la maîtrise de la programmation Python (Pandas, NumPy, Scikitlearn, PyTorch/TensorFlow) ainsi qu’en apprentissage profond et un bon niveau d’anglais. Quelques connaissances en Systèmes d’Information Géographique (SIG) seraient également appréciées.

Adresse d’emploi :
Polytech, 12 Rue de Blois, 45100 Orléans

Document attaché : 202510311400_Stage Master_PRISME_CERES_v1.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Institut d’Astrophysique de Paris
Durée : 4 à 6 mois
Contact : tchernia@iap.fr
Date limite de publication : 2025-11-21

Contexte :
La modélisation et la compréhension de l’histoire de l’Univers, depuis le Big Bang jusqu’à aujourd’hui, reposent sur l’évaluation de nos modèles
cosmologiques à partir des grands relevés astronomiques (Euclid, DESI…). L’un des objectifs est de simuler la formation des grandes structures afin d’évaluer la robustesse des modèles cosmologiques vis-à-vis des observations. L’Institut d’Astrophysique de Paris (IAP), une Unité Mixte de Recherche (UMR) de Sorbonne Université et du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), est impliqué dans cette activité. En son sein, l’équipe « Grandes structures et Univers profond » à laquelle le.la stagiaire sera affecté.e a développé le code Simbelmynë, qui permet de :

1. Calculer l’évolution de la répartition de matière noire en résolvant les
équations du mouvement de la gravité à l’échelle de l’univers observable
(problème à N corps),
2. En déduire une répartition des galaxies dans le ciel,
3. Produire des relevés cosmologiques simulés.

Cette chaîne de simulation est appelée à être lancée un très grand nombre de fois pour des paramètres d’entrée variés. C’est pourquoi le respect des contraintes du calcul haute performance (HPC) et la parallélisation des tâches sont des enjeux clés de ce code. Grâce à l’approche sCOLA qui divise la portion d’univers à simuler en morceaux indépendants, il est possible d’adopter une approche hybride entre calculs à mémoire distribuée et à mémoire partagée. Nous souhaitons aujourd’hui le rendre portable sur plusieurs architectures cibles (CPU et GPU).

Pour plus de détails sur le contexte scientifique, voici un article de vulgarisation traitant de ce sujet : https://theconversation.com/vers-une-simulation-de-lunivers-sur-un-telephone-portable-137421

Sujet :
La.le stagiaire participera au portage de C vers C++ du code Simbelmÿne ainsi qu’au développement de codes de calcul parallèle utilisant des CPU et GPUs. Il/elle se formera au framework Kokkos et l’utilisera afin de produire un code générique compatible avec toutes les architectures cibles. Il/elle mettra ces codes en œuvre à l’aide du cluster de calcul du laboratoire, mettant à disposition CPUs et GPUs. Il/elle travaillera en équipe et versionnera son code à l’aide de Git et produira les tests unitaires et benchmarks garantissant la qualité, la performance et la robustesse de son code.

Profil du candidat :
Nous recherchons un.e stagiaire de six mois en fin d’études ou césure, en école d’ingénieurs ou master, avec une spécialisation en informatique et si possible en calcul scientifique/HPC.

Formation et compétences requises :
– Maîtrise du langage de programmation C++, connaissance de python
– Savoir adopter une méthodologie de développement collaboratif (Git,
tests unitaires…)
– Connaître les enjeux de la programmation HPC, notamment la
parallélisation des tâches (multithreading, multiprocessing).
– Notions de mathématiques appliquées (Transformées de Fourier,
Équations aux dérivées partielles…)
– Anglais courant (réunions en anglais)
– Une formation en physique serait un plus.

Adresse d’emploi :
98 bis boulevard Arago, 75014 Paris

Document attaché : 202510231604_Fiche de stage HPC Cosmologie.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LISTIC
Durée : 4-6 mois
Contact : argheesh.bhanot@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2026-04-30

Contexte :

Sujet :
En sciences naturelles, la modélisation des phénomènes physiques constitue toujours un sujet difficile. Les formules existantes ne suffisent parfois pas à représenter adéquatement les mécanismes complexes, notamment ceux qui ne sont pas directement observables. Il arrive également que ces formules ne correspondent pas parfaitement aux observations issues des données. Ces problèmes ont, par exemple, été rencontrés dans le suivi de la concentration des polluants, l’étalement de la végétation ou encore les coulées de lave.
Dans ce projet, nous nous concentrons sur la modélisation volcanique. En volcanologie, par exemple, les scientifiques disposent de mesures de déplacements en surface, obtenues grâce à l’imagerie SAR, induits par une source volcanique en profondeur, et utilisent ces mesures pour estimer les paramètres physiques d’un modèle volcanique.
Dans un premier temps, nous sommes partis d’un modèle simple sous forme d’une expression analytique : le modèle Mogi. Dans ce modèle, deux paramètres clés, la variation du volume et la profondeur de la chambre magmatique ont été modifiés pour générer des données synthétiques. En utilisant la régression symbolique, nous avons exploré des expressions mathématiques directement à partir des données. La
pertinence de l’approche et la sensibilité de la modélisation à la variété de l’activité volcanique, sur des données synthétiques et des sites volcaniques réels, ont été mesurées et comparées au modèle Mogi original. L’approche fonctionne bien jusqu’à un certain niveau de bruit, notamment sur les données
synthétiques. L’objectif du stage consiste à utiliser les méthodes de régression symbolique pour affiner le modèle Mogi, car il reste une vision simplifiée de la physique sous-jacente. Des travaux supplémentaires sont encore nécessaires pour améliorer les résultats sur les données réelles en proposant des nouvelles techniques en régression symbolique. En s’appuyant sur des travaux d’IA classique développés au laboratoire sur
l’inversion de modèles géophysiques, trois types de données sont disponibles pour créer un cadre expérimental et de validation : 1) des déplacements simulés à partir du modèle Mogi ; 2) des déplacements simulés avec un bruit ajouté ; 3) des déplacements réels sur des volcans africains. Selon
l’avancement du projet, cette étude pourra être étendue à un modèle volcanique plus sophistiqué, par exemple le modèle Okada, qui décrit le mécanisme de fonctionnement d’un volcan à l’aide d’un plus grand nombre de paramètres et s’appuie sur des équations différentielles. Le stagiaire appuiera entre autres sur les articles suivants :
– Cranmer, M. (2023). Interpretable machine learning for science with PySR and SymbolicRegression. jl.
arXiv preprint arXiv:2305.01582.
– Tenachi, W., et al. (2023). Physical Symbolic Optimization. arXiv preprint arXiv:2312.03612.
– Albino, F., & Biggs, J. (2021). Magmatic processes in the East African Rift system: insights from a 2015–
2020 Sentinel‐1 InSAR survey. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 22(3), e2020GC009488.
– Dzurisin, D. (2007), Volcano Deformation: Geodetic Monitoring Techniques. Mogi, K. (1958), Bull. Earthq.
Inst. U. Tokyo, 36, 99‐134 Delaney, P., McTigue, D. (1994) Bull. Volcanology, 56 417‐42
– Lopez-Uroz L, Yan Y., Benoit A., Albino F., Bouygues P., Giffard-Roisin S., Pinel V., Exploring Deep Learning
for Volcanic Source Inversion, IEEE Transactions on Geosciences & Remote Sensing.
– Petersen, B. K., et al. (2019). Deep symbolic regression: Recovering mathematical expressions from data
via risk-seeking policy gradients. arXiv preprint arXiv:1912.04871.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
LISTIC, 5 chemin de bellevue, 74944, Annecy le Vieux, France.

Document attaché : 202510221322_stage_regressionsymbolique_2026.pdf

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : SaD-2HN/– — –

Laboratoire/Entreprise : Centre de Recherches Historiques (UMR 8558 : EHESS
Durée : 6 mois
Contact : bertrand.dumenieu@ehess.fr
Date limite de publication : 2025-11-26

Contexte :
Le musée Carnavalet – Histoire de Paris et les bibliothèques spécialisées de la ville de Paris conservent d’importantes collections d’éphémères. Il s’agit de documents de la vie quotidienne produits par des commerces, des associations ou des particuliers, qui deviennent très rapidement obsolètes : faire-parts, menus, cartes postales, affiches, prospectus, buvards publicitaires, dépliants touristiques, catalogues de vente, programmes de théâtre, images pieuses, sous-bocks, papiers de fruits, etc. La figure 1 présente un exemple d’affiches et de prospectus créés entre 1873 et 1888 et conservés au musée Carnavalet – Histoire de Paris. Chaque éphémère est indexé par des métadonnées récoltées par le musée, décrivant les acteurs de sa production (artiste dessinateur, imprimeur) et les techniques et matériaux mobilisés. Ces informations permettent quelques analyses explicatives sur la chaîne de création, d’impression et de diffusion de ces éphémères, mais qui restent limitées faute de connaissances suffisantes sur les réseaux professionnels des commerçants, artistes et artisans qui y contribuent.

Pour peu qu’ils exercent à Paris, ces professionnels ont de bonnes chances d’être recensés dans les annuaires commerciaux de la ville (voir figure 2). Ancêtres des « Pages Jaunes », ces ouvrages compilent, classent, datent et localisent les commerçants, artisans et notables parisiens au sein de longues listes nominatives. Celles de la majorité des annuaires édités entre 1797 et 1914 ont été extraites et transformées en une base de données géographique sérielle durant un précédent projet de recherche. Il est désormais possible d’exploiter les 22 millions d’entrées contenues de cette base pour tenter d’identifier les acteurs de la production d’éphémères et les lier aux collections du musée Carnavalet.

Sujet :
Le premier objectif de ce stage est donc de croiser les métadonnées des éphémères avec la base des annuaires du commerce parisien au XIXe siècle pour y retrouver les commerçants et artisans ayant concouru à la production des éphémères du musée. Le second objectif consistera à proposer une méthodologie d’analyse de ces métadonnées enrichies pour comprendre comment la création, l’impression et la diffusion des éphémères s’organisait, selon les commanditaires, les imprimeurs ou les types de supports. On pourra, par exemple, étudier l’éventuelle spécialisation des artistes, des imprimeurs, des rues ou des quartiers dans certains types de production ou bien les critères de choix des artistes ou des imprimeurs par les commanditaires : proximité spatiale, recommandation professionnelle, renommée, etc.
La première difficulté de ce travail réside dans la création et le peuplement du graphe de connaissances initial à partir des deux sources de données hétérogènes, incomplètes, bruitées, spatiales et temporelles que sont la base des annuaires et les métadonnées des éphémères. Il s’agira donc de proposer une ontologie, guidée par les hypothèses d’analyse des historiens de l’art concernant les réseaux professionnels potentiels des commerçants, artistes et imprimeurs impliqués dans la création des éphémères. Celle-ci devra ensuite être peuplée à partir des données disponibles, ce qui nécessitera un travail de désambiguïsation des commerçants, artistes et imprimeurs.
La seconde difficulté sera de proposer une méthodologie d’analyse spatio-temporelle permettant de comprendre le mode de constitution des réseaux professionnels à l’œuvre et leurs dynamiques au cours de la période étudiée.

Profil du candidat :
Master 2 ou équivalent en humanités numériques, sciences de l’information géographique ou informatique.
Le ou la candidat.e doit être un.e étudiant.e inscrit.e dans une université francilienne.

Formation et compétences requises :
– Analyse de données : connaissances pratiques et théoriques en analyse spatiale.
– Web de données : expérience en manipulation de graphes de connaissances, connaissance du liage de données, notions de conception d’ontologies.
– Sciences de l’information géographique : maîtrise opérationnelle de QGIS, connaissance de PostGIS, notions en scripting Python pour les SIG.
– Un goût pour l’histoire urbaine ou l’histoire de l’art est un atout.

Adresse d’emploi :
Centre de recherches historiques (UMR 8558 EHESS – CNRS), 54 boulevard Raspail, 75006 Paris

Document attaché : 202510211306_StageEphemeres&Annuaires.pdf

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Laboratoire/Entreprise : Sesstim, Aix Marseille Université
Durée : 6 Mois
Contact : raquel.urena@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2025-12-31

Contexte :
Ce stage s’inscrit dans un projet de recherche à l’interface de l’intelligence artificielle et de la santé, mené au sein d’une équipe multidisciplinaire réunissant informaticiens, médecins, biostatisticiens et chercheurs en santé publique.

L’objectif global est de modéliser et d’analyser les parcours de soins longitudinaux des patients à partir de données massives issues des bases médico-administratives (SNDS).

Ces travaux permettront d’identifier des profils de patients, des ruptures de parcours et des facteurs de réhospitalisation, afin d’améliorer la compréhension et la personnalisation de la prise en charge.
Le stage se déroulera au sein de l’équipe CaLIPSo / SESSTIM (Aix–Marseille Université), sur le IPC à Marseille, dans un environnement stimulant à l’interface de l’IA, de la santé et des sciences sociales.
Le stagiaire sera encadré par Raquel URENA, maître de conférences en informatique especialiste en IA et santé, et travaillera en interaction directe avec des chercheurs en IA, des épidémiologistes et des cliniciens de de l’Institut Paoli-Calmettes, sur des données massives réelles à fort impact sociétal.

Sujet :
Objectifs du stage
Le stagiaire participera à la conception et au développement de modèles innovants de modélisation automatique des trajectoires de soins en utilisant des techniques avancées de representation learning et de Large Language Models (LLMs) appliquées aux données de santé.
Les principales missions incluent :
• Extraction et structuration de trajectoires temporelles à partir de données massives (diagnostics, actes, hospitalisations, prescriptions).
• Développement de représentations patient à l’aide de modèles de deep learning.
• Comparaison et évaluation de différentes approches de representation learning.
• Identification de profils de soins, visualisation et interprétation des trajectoires representations.

Profil du candidat :
Compétences requises
• Solides connaissances en machine learning, representation learning et modélisation de séries temporelles.
• Maîtrise de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) et des bases de données SQL.
• Langue française indispensable, niveau avancé en anglais (oral et écrit).
• Excellentes capacités de rédaction scientifique et de communication.
• Curiosité, rigueur scientifique, autonomie et goût pour le travail interdisciplinaire.
Environnement de travail

Formation et compétences requises :
M2 Informatique/ IA/ Mathémathiquées appliqués

Adresse d’emploi :
232 Bd de Sainte-Marguerite, 13009 Marseille