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Exploiting Data Mining and Constraint Programming for Predictive Maintenance

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : LS2N/IMT Atlantique
Durée : 5-6 mois
Contact : samir.loudni@imt-atlantique.fr
Date limite de publication : 2022-02-28

Contexte :
Recently, with the emergence of Industry 4.0 (I4.0), predictive maintenance (PdM) based on data-driven methods has become the most effective solution to address smart manufacturing and industrial big data, especially for performing health perception (e.g. fault diagnosis and remaining useful life (RUL) estimation). Here, maintenance corresponds to the process that deals with equipment or system components to ensure their normal operating under any circumstance. PdM relies on the continuous monitoring of the equipment or the machine to predict when maintenance actions are necessary; hence the maintenance can be scheduled. Detecting and preventing failures is thus essential, and industries seek to minimise the number of operational failures, minimise their operational costs, and increase their productivity.

Failure Prediction is one of the critical components of PdM for which the main goal is to predict the approximate moment when some failure could occur. Recent works have addressed anomaly detection for PdM in order to predict incipient failures from historical data.

In the last decade, new research have began connecting data mining to symbolic Artificial Intelligence (AI). Such fertilization leads to a number of algorithms that have been proposed within Constraints Programming (CP) and Satisfiability (SAT) for mining sequences, frequent item-
sets, association rules, clustering, classification, etc. The main advantage
of symbolic AI approaches for pattern mining is their declarativity and flexibility, which include the ability to incorporate new user-specified constraints without the need to modify the underlying system.

Sujet :
The objective of this internship is to use constraint programming to apply symbolic data mining techniques on historical data to characterise the healthy behaviour of equipment. We will consider especially symbolic data mining techniques applicable to time series data where data are generated in streams. The internship will address the two following principal tasks:
• Knowledge discovery process about normal behaviour;
• The anomaly detection in new data.

Profil du candidat :
– Étudiant M2 ou 3ème ingénieur en Informatique
– bonnes compétences en programmation (Java, Python)
– connaissances en programmation par contraintes (la maîtrise des outils associés comme la bibliothèque Choco serait un vrai plus)
– une compétence en fouille de données et des méthodes associées
– goût pour la recherche et le travail collaboratif intra-équipe.

Formation et compétences requises :
– Étudiant M2 ou 3ème ingénieur en Informatique
– bonnes compétences en programmation (Java, Python)
– connaissances en programmation par contraintes (la maîtrise des outils associés comme la bibliothèque Choco serait un vrai plus)
– une compétence en fouille de données et des méthodes associées
– goût pour la recherche et le travail collaboratif intra-équipe.

Adresse d’emploi :
IMT Atlantique campus de Nantes

Document attaché : 202202010855_TASC_internship_2021.pdf

Postdoc in Physics-informed learning and Ocean Dynamics

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN/– — –

Laboratoire/Entreprise : Lab-STICC/IMT Atlantique
Durée : 24 months
Contact : ronan.fablet@imt-atlantique.fr
Date limite de publication : 2022-03-31

Contexte :
This postdoc position is opened in OceaniX group at IMT Atlantique/Lab-STICC (https://cia-oceanix.github.io/) dedicated to physics-informed AI for the monitoring and surveillance of the oceans. OceaniX chair gathers an interdisciplinary group with expertise in numerical modeling, applied math deep learning, remote sensing and ocean science to leverage AI technologies and paradigms to address key challenges in ocean modeling and forecasting, observing system design and control, surveillance and monitoring of maritime activities. OceaniX chair also benefits from the strong academy-industry partnerships (eg, Ifremer, CNES, CLS, NavalGroup, Eodyn, OceanDataLab…).

Visit our website for additional information: https://cia-oceanix.github.io/

Sujet :
The successful candidate shall develop cutting-edge collaborative research activities for physics-informed emulators [Crammer et al., 2020; Nonnenmacher et al., 2021] for the simulation and
forecasting of ocean dynamics with a strong interest in the ability to fully exploit multimodal observation
datasets. Recent advances within our group on related topics [e.g., Fablet et al., 2021; Ouala et al., 2020;
Roy et al., 2021, Frezat et al., 2021] could provide a relevant basis for novel broad-impact contributions.
Specific case-studies on observation-driven ocean forecasting, ocean-atmosphere extreme dynamics (e.g.,
hurricanes, marine heatwave) as well as smart multimodal observing systems will be of key interest.

More information: https://cia-oceanix.github.io/downloads/postdoc_OceaniX_2021.pdf

Profil du candidat :
Ph.D in applied math/machine learning/data science/imaging science and a strong interest in ocean science

Formation et compétences requises :
Proven skills in machine learning and/or deep learning

Adresse d’emploi :
IMT Atlantique, Brest, France.

Document attaché : 202201312046_postdoc_OceaniX_2021.pdf

Post-doc : Analysis of meteorological uncertainties for irrigation management models in agriculture

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : ACTA
Durée : 18 months
Contact : francois.brun@acta.asso.fr
Date limite de publication : 2022-03-15

Contexte :
Agriculture is one of the activities most impacted by weather hazards, modulating in particular the crop cycle, irrigation management, crop protection, etc. This sector has a strong demand for decision support tools (DST) aimed at adjusting crop operations according to weather constraints. In recent years, weather forecasts have evolved, now offering information on uncertainty. These probabilistic forecasts, also known as ensemble forecasts, make it possible to propose realistic scenarios to represent the uncertainties of forecasts up to 15 days. In addition, farmers are equipping themselves with connected stations to provide weather observation to the DST. Nevertheless, the deployment of these new low-cost stations raises the question of their quality and therefore of the associated uncertainties as well. At the same time, all these elements contribute to the construction of precision agriculture.

Sujet :
The objective of this post-doc is to evaluate the impact of the uncertainties of weather forecasts on water balanceforecasts and, ultimately, on the recommendations made by the DST for irrigation management. For this purpose, the overall forecasts will be used. In addition, the sensitivity of these DST to the three main categories of uncertainty sources will be jointly evaluated: the overall forecasts, the meteorological observations from connected stations and the agronomic parameters or input variables. We will consider 2 decision support tools for irrigation management in vineyards and maize. It will show the interest of ensemble forecasting approaches compared to classical forecasts or frequency approaches. This work will be developed in the form of scientific articles.

Profil du candidat :
Young researcher, PhD, in meteorology, agronomy or applied mathematics.

Formation et compétences requises :
• Modeling/simulation or data science/statistical skills are desired.
• Knowledge of meteorological and/or agricultural application areas is a plus.
• Scientific writing skills and good autonomy are important.
• Perfect command of R software.
• Currently residing in France or in an EU country.

Adresse d’emploi :
ACTA, Toulouse, France.

Document attaché : 202201311606_offreEmploi.postdoc18mois_Acta_MeteoFrance_INRAE_DigitAg.pdf

Journée thématique : Le temps dans tous ses états

Date : 2022-03-18
Lieu : Campus des Cordeliers, Paris (LIMICS)

Détection, représentation, et exploitation des aspects temporels dans les données

Les données temporelles sont présentes dans un large éventail de domaines tels que la médecine, la bio-informatique, l’environnement, l’économie, la finance, la culture, l’ingénierie, les médias sociaux. Qu’il s’agisse de surveiller l’évolution d’une épidémie au fil du temps, de détecter des changements environnementaux ou des changements d’opinions, d’analyser des parcours de patients, ou encore de détecter des évolutions dans l’utilisation de la langue, il existe un réel besoin d’approches capables de détecter, de représenter, de raisonner, ou d’analyser des jeux de données structurés ou des corpus de textes comportant des données évolutives ou temporelles. Les données temporelles peuvent être de nature complexe, et sont souvent incomplètes, incertaines, bruitées, et volumineuses et leur traitement fait l’objet de recherches particulièrement actives ces dernières années.

La journée thématique « Le temps dans tous ses états » organisée par l’AFIA a pour objectif de réunir des chercheurs et des industriels qui travaillent sur des sujets liés aux traitements des données temporelles en intelligence artificielle. Elle accueillera les communications qui couvrent, sans s’y limiter, un ou plusieurs des thèmes suivants :

  • Modèles de données temporels, Ontologies, contraintes temporelles
  • Temps et Traitement automatique du langage naturel
  • Indexation, langages de requêtes
  • Raisonnement temporel
  • Gestion de l’imprécision, de l’incomplétude et de l’incertitude dans les données temporelles
  • Fouille de données temporelles, Classification, Prédiction
  • Analyse temporelle de sentiments
  • Détection et représentation des changements dans les données évolutives
  • Visualisation de données temporelles
  • Applications impliquant des données temporelles

Les articles soumis peuvent être des papiers courts (2 pages) ou longs (jusque 12 pages) qui peuvent avoir été déjà présentés dans une conférence nationale ou internationale. Les articles courts peuvent proposer de nouvelles idées qui n’ont pas encore été évaluées.

Les soumissions, en français ou en anglais, sont acceptées dans l’espace Nouveau Dépôt du site jusqu’au 27 février (réponse le 4 mars).

L’inscription est gratuite mais impérative, avant le vendredi 11 mars, ceci afin de faciliter l’organisation de la journée. Elle se déroulera au campus des Cordeliers (Paris), site du Laboratoire d’informatique médicale et d’ingénierie des connaissances en e-santé (LIMICS).

Lien direct

Notre site web : www.madics.fr
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poste MC 27 – Data Science – Saint-Etienne

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Télécom Saint-Etienne – Laboratoire Hubert Curien
Durée : permanent
Contact : amaury.habrard@univ-st-etienne.fr
Date limite de publication : 2022-04-01

Contexte :
Un poste de maître de conférences Section 27 est ouvert au concours pour la rentrée 2022 à l’Université Jean Monnet de Saint-Etienne avec affectation pédagogique à Télécom Saint-Etienne (école interne à l’Université Jean Monnet et affiliée à l’Institut Mines Télécom) et affectation recherche au laboratoire Hubert Curien (LabHC, UMR CNRS 5516) sur le profil Traitement d’images et IA.

Sujet :
Activités pédagogiques
Dans le cadre de son fort développement autour des technologies du numérique en général et de l’informatique en particulier, Télécom Saint-Etienne recrute un ou une maître de conférences en informatique. Le/La maître de conférences recruté(e) intégrera l’équipe pédagogique de la thématique « informatique » de Télécom Saint-Etienne. Les activités d’enseignement de la personne recrutée se placent principalement au sein des différents diplômes d’ingénieurs de Télécom Saint-Etienne (sous statut étudiant et sous statut apprentissage). Les domaines de compétences techniques et pédagogiques couvrent obligatoirement les deux pans suivant de l’informatique :
– Tout d’abord, le.la recruté interviendra en algorithmique et développement C/C++ (y compris la programmation orientée objet, la programmation évènementielle, l’algorithmique avancée) ainsi que le génie logiciel.
– Une seconde partie de son service couvrira le domaine des données et du Big data : gestion de cloud computing, architectures logicielles sous-jacentes (APIs & bases de données avancées, notamment en Java), ainsi que l’analyse de données pour des données structurées, tabulaires ou textuelles.
Une attention sera particulièrement portée à la capacité de la personne recrutée à non seulement concevoir mais également implémenter des solutions logicielles, dans une optique de professionnalisation des diplômés.
La personne recrutée doit pouvoir assurer des enseignements en anglais (supports et oral) dans le cadre de l’internationalisation des cursus à l’école.
L’aisance avec les pédagogies actives (travail par projets, classe inversée, etc) sera un plus, tout comme une sensibilité à l’éco-conception logicielle dans le cadre de la mise en place de nouveaux modules à l’école.

Axes de Recherche,
Ce poste est destiné à renforcer le potentiel scientifique en Sciences des Données du Laboratoire Hubert Curien en recrutant un(e) Maître de Conférences en section 27 d’excellent niveau.
La personne recrutée devra développer un projet de recherche lui permettant de renforcer un ou plusieurs des thèmes scientifiques suivants : apprentissage de représentation de données structurées/complexes, analyse de graphes, détection d’anomalies, analyse de données déséquilibrées, apprentissage de modèles parcimonieux, data science pour la sécurité matérielle.
La candidature devra s’intégrer au sein de l’une des 3 équipes du département “Informatique-Sécurité-Image”, ‘Data Intelligence’, ‘Image Science and Computer Vision’, et ‘Systèmes embarqués sécurisés et architectures matérielles, ou à l’interface de ces équipes.
La qualité scientifique du (de la) candidate devra être attestée par des publications internationales d’excellent niveau dans les meilleures conférences et revues du domaine concerné. Le (la) candidate devra disposer d’un profil permettant le développement de projets scientifiques de haut niveau, ambitieux, académiques ou industriels, tant sur un plan national qu’international.

Implication du/de la titulaire du poste : Responsabilités et tâches d’encadrement
Le/la candidat(e) recruté(e) devra participer aux tâches pédagogiques d’encadrement et de suivi, notamment les encadrements de stages, d’alternants, de projets ou de mémoires, le suivi des étudiants, la participation aux jurys et aux réunions pédagogiques. Il est également attendu de la personne une implication forte dans la vie de l’école : la participation au développement et/ou à l’internationalisation des formations, la contribution à l’évolution des enseignements du secteur de l’informatique et du numérique, une disponibilité pour les relations avec le milieu socio-économique (entreprises, collectivités, associations, …) ainsi que la participation aux actions d’information et d’orientation dans les salons et dans les opérations de recrutement.
Il est également attendu une implication dans la vie de l’école, une disponibilité pour les relations avec le milieu socio-économique (entreprises, collectivités, associations, …) et la participation au développement et/ou à l’internationalisation des formations.
En enseignement comme en recherche, la personne recrutée devra avoir une forte implication dans l’encadrement des étudiants et des doctorants. Elle devra aussi contribuer à l’effort collectif du montage et de la conduite des projets de l’équipe d’accueil du Laboratoire Hubert Curien.

Personne(s) à contacter par les candidat(e)s :

Pour les activités pédagogiques :
Pour les activités pédagogiques :
Bruno Sauviac, (Directeur des formations), bruno.sauviac@telecom-st-etienne.fr
Charlotte Laclau (Responsable secteur informatique), charlotte.laclau@telecom-st-etienne.fr
Site internet : www.telecom-st-etienne.fr

Pour les activités de recherche :
Lilian Bossuet, Directeur du département Informatique-Sécurité-Images – lilian.bossuet@univ-st-etienne.fr

Site internet du laboratoire : https://laboratoirehubertcurien.univ-st-etienne.fr/en/index.html

Profil du candidat :
Data Science

Formation et compétences requises :
doctorat

Adresse d’emploi :
Université de Saint-Etienne, campus Manufacture
Télécom Saint-Etienne
Laboratoire Hubert Curien

Poste MC 27 – Apprentissage Statistique – Saint-Etienne

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Télécom Saint-Etienne – Laboratoire Hubert Curien
Durée : permanent
Contact : amaury.habrard@univ-st-etienne.fr
Date limite de publication : 2022-04-01

Contexte :
Un poste de maître de conférences en section 27 est ouvert au concours pour la rentrée 2022 à l’Université Jean Monnet de Saint-Etienne avec affectation pédagogique à Télécom Saint-Etienne (école interne à l’Université Jean Monnet et affiliée à l’Institut Mines Télécom) et affectation recherche au laboratoire Hubert Curien (LabHC, UMR CNRS 5516) sur le profil Apprentissage Statistique.

Sujet :
Activités pédagogiques
Dans le cadre de son fort développement autour des technologies du numérique en général et de l’informatique en particulier, Télécom Saint-Etienne recrute un ou une maître de conférences en informatique. Le/La maître de conférences recruté(e) intégrera l’équipe pédagogique de la thématique « informatique » de Télécom Saint-Etienne. Les activités d’enseignement de la personne recrutée se placent principalement au sein des différents diplômes d’ingénieurs de Télécom Saint-Etienne (sous statut étudiant et sous statut apprentissage).
Les domaines de compétences techniques et pédagogiques couvrent obligatoirement les deux pans suivant de l’informatique :
– Tout d’abord, le.la recruté interviendra sur des modules dit d’introduction à l’informatique incluant l’algorithmie, la programmation (C++ et Python), le web ou encore les systèmes d’exploitation.
– Une seconde partie de son service couvrira des aspects autour du traitement de la donnée : introduction à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique, programmation python avancée (framework PyTorch ou Tensorflow), traitement de données volumineuses
– .
Une connaissance de JavaScript pour la visualisation de données serait un plus.
Une attention sera particulièrement portée à la capacité de la personne recrutée à, non seulement concevoir mais également implémenter des solutions logicielles, dans une optique de professionnalisation des diplômés.
La personne recrutée doit pouvoir assurer des enseignements en anglais (supports et oral) dans le cadre de l’internationalisation des cursus à l’école.
L’aisance avec les pédagogies actives (travail par projets, classe inversée, etc) sera un plus, tout comme une sensibilité à l’éco-conception logicielle dans le cadre de la mise en place de nouveaux modules à l’école.

Axes de Recherche
Ce poste est destiné à renforcer le potentiel scientifique en Apprentissage Statistique du Laboratoire Hubert Curien en recrutant un(e) Maître de Conférences en section 27 d’excellent niveau. Seront étudiées toutes candidatures présentant un projet d’intégration de qualité au sein de l’équipe « Data Intelligence » du département « Informatique-Sécurité-Image » de l’Unité.
La personne recrutée devra développer un projet de recherche lui permettant de renforcer un ou plusieurs des thèmes scientifiques phares développés au sein de l’équipe, notamment :
• Théorie de l’apprentissage statistique,
• Apprentissage par transfert, adaptation de domaine,
• Transport Optimal pour le Machine Learning,
• Apprentissage de représentations,
• Apprentissage déséquilibré,
• Apprentissage de modèles parcimonieux, frugaux, interprétables, équitables.
La qualité scientifique du (de la) candidat(e) devra être attestée par des publications internationales d’excellent niveau dans les meilleures conférences (NeurIPS, AISTATS, AAAI, ICML, ICLR, ICDM, ECML, IJCAI, etc.) et revues (MLJ, JMLR, Pattern Recognition, DMKD, PRL, etc.) du domaine. La capacité du (de la) candidat(e) à se positionner de façon transversale sur des activités à l’interface du Machine Learning et de la Physique sera considérée comme un plus.

Implication du/de la titulaire du poste : Responsabilités et tâches d’encadrement
Le/la candidat(e) recruté(e) devra participer aux tâches pédagogiques d’encadrement et de suivi, notamment les encadrements de stages, d’alternants, de projets ou de mémoires, le suivi des étudiants, la participation aux jurys et aux réunions pédagogiques. Il est également attendu de la personne une implication forte dans la vie de l’école : la participation au développement et/ou à l’internationalisation des formations, la contribution à l’évolution des enseignements du secteur de l’informatique et du numérique, une disponibilité pour les relations avec le milieu socio-économique (entreprises, collectivités, associations, …) ainsi que la participation aux actions d’information et d’orientation dans les salons et dans les opérations de recrutement.
Il est également attendu une implication dans la vie de l’école, une disponibilité pour les relations avec le milieu socio-économique (entreprises, collectivités, associations, …) et la participation au développement et/ou à l’internationalisation des formations.
En enseignement comme en recherche, la personne recrutée devra avoir une forte implication dans l’encadrement des étudiants et des doctorants. Elle devra aussi contribuer à l’effort collectif du montage et de la conduite des projets de l’équipe d’accueil du Laboratoire Hubert Curien.

Pour les activités pédagogiques :
Bruno Sauviac, (Directeur des formations), bruno.sauviac@telecom-st-etienne.fr
Charlotte Laclau (Responsable secteur informatique), charlotte.laclau@telecom-st-etienne.fr
Site internet : www.telecom-st-etienne.fr

Pour les activités de recherche :
Amaury HABRARD, Responsable Equipe Data Intelligence – amaury.habrard@univ-st-etienne.fr

Site internet du laboratoire : https://laboratoirehubertcurien.univ-st-etienne.fr/en/index.html

Profil du candidat :
Apprentissage Statistique

Formation et compétences requises :
doctorat

Adresse d’emploi :
Université de Saint-Etienne, campus Manufacture
Télécom Saint-Etienne
Laboratoire Hubert Curien

poste PR 61-27 – Traitement d’images et IA – St-Etienne

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Télécom Saint-Etienne – Laboratoire Hubert Curien
Durée : permanent
Contact : amaury.habrard@univ-st-etienne.fr
Date limite de publication : 2022-04-01

Contexte :
1 postes de Professeur des Universités est ouvert au concours pour la rentrée 2022 à l’Université Jean Monnet de Saint-Etienne avec affectation pédagogique à Télécom Saint-Etienne (école interne à l’Université Jean Monnet et affiliée à l’Institut Mines Télécom) et affectation recherche au laboratoire Hubert Curien (LabHC, UMR CNRS 5516) sur le profil Traitement d’images et IA.

Sujet :
Activités pédagogiques
Dans le cadre de son fort développement autour des technologies du numérique en général et de l’informatique en particulier, Télécom Saint-Etienne recrute un(e) professeur(e) des universités. La personne recrutée intégrera l’équipe pédagogique des thématiques « informatique » et « images » de Télécom Saint-Etienne. Les activités d’enseignement de la personne recrutée se placent principalement au sein des différents diplômes d’ingénieurs de Télécom Saint-Etienne (sous statut étudiant et sous statut apprentissage).
Les domaines de compétences techniques et pédagogiques couvrent obligatoirement les deux pans suivants :
– Le domaine du traitement d’images numériques, tant sur le plan méthodologique que des applications et usages de ces concepts dans les différents secteurs d’applications industriels,
– Le domaine de l’informatique, notamment autour des méthodologies et algorithmes de l’intelligence artificielle et de leurs usages en entreprise.
La personne recrutée prendra des responsabilités au sein de l’école, en termes de missions collectives, de pilotage d’option, d’unités d’enseignement, de projets en montage ou en lien avec des masters spécifiques au domaine. La personne recrutée devra assurer la prise en compte des impacts sociétaux et en termes de développement durable dans ses activités d’enseignements.
La personne recrutée doit pouvoir assurer des enseignements en anglais (supports et oral) dans le cadre de l’internationalisation des cursus à l’école.
L’aisance avec les pédagogies actives (travail par projets, classe inversée, etc) sera un plus.

Axes de Recherche
Le Laboratoire Hubert Curien vise à recruter un professeur des Universités d’excellent niveau scientifique ayant une forte culture en traitement d’images, mathématiques appliquées et intelligence artificielle. La personne recrutée devra développer un projet de recherche lui permettant de jouer le rôle de cadre et d’apporter des contributions méthodologiques dans les domaines scientifiques suivants :
– Optimisation et apprentissage de modèles parcimonieux
– Analyse de signaux faibles,
– Reconstruction 3D,
– Débruitage d’images.

La personne recrutée sera en charge de renforcer les collaborations scientifiques transversales entre les équipes « Image Science and Computer Vision » et « Data Intelligence » du laboratoire.
La qualité scientifique du (de la) candidat(e) sera notamment évaluée par :
– Le niveau de reconnaissance internationale de ses travaux (positionnement des activités par rapport à l’état de l’art international)
– L’excellence de la production scientifique. Une attention particulière sera portée à la qualité des revues et conférences ciblées.
– La qualité des encadrements de thèse déjà effectués (e.g. qualité des publications, prix/récompenses, devenir des doctorants, etc.),
– L’expérience dans la participation et le portage de projets d’envergure (nationaux, internationaux).
Le (la) candidat(e) devra disposer d’un profil permettant le développement de projets scientifiques de haut niveau et ambitieux vis-à-vis de l’état de l’art international.

Profil du candidat :
Traitement d’images et IA

Formation et compétences requises :
HDR ou équivalent

Adresse d’emploi :
Université de Saint-Etienne, Campus Manufacture.
Télécom Saint-Etienne
Laboratoire Hubert Curien

Ingénieur informaticien pour analyse de données médicales

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Scool (Inria Lille / CRIStAL) et CHU de Lille/Inse
Durée : 1 an (renouvellé pos
Contact : philippe.preux@univ-lille.fr
Date limite de publication : 2022-04-01

Contexte :
Collaboration en cours depuis 2 ans entre l’équipe Scool et le CHU de Lille concernant le suivi de patient post-opératoire.

Sujet :
voir https://recrutement.inria.fr/public/classic/fr/offres/2022-04371

Profil du candidat :
voir https://recrutement.inria.fr/public/classic/fr/offres/2022-04371

Formation et compétences requises :
voir https://recrutement.inria.fr/public/classic/fr/offres/2022-04371

Adresse d’emploi :
Centre Inria à Villeneuve d’Ascq et CHU de Lille.

Fouille de modèle et visualisation de données pour explorer les avenirs d’une zone au Sénégal

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : CIRAD (Le Centre de coopération internationale en
Durée : 5 à 6 mois
Contact : camille.jahel@cirad.fr
Date limite de publication : 2022-03-28

Contexte :
La zone des Niayes fournit 70% des produits horticoles à Dakar, profitant d’une nappe phréatique peu profonde, d’un climat favorable et de sols fertiles. Mais ces dernières années ont été marquées par une baisse importante du niveau de la nappe et une salinisation progressive des terres par invasion marine, du fait d’une diminution de la pluviométrie. A cela s’ajoute des problématiques de surexploitation des ressources hydriques par les exploitations agricoles, les agro-industries et les exploitations minières qui ne cessent de s’agrandir. Les prévisions climatiques pour les prochaines années, particulièrement alarmantes pour le Sénégal, tendent à montrer que ces tendances risquent de s’amplifier, menaçant directement toutes les exploitations agricoles de la zone.
Il est donc urgent de prendre la mesure de ces changements pour tenter de les atténuer. Dans ce contexte, une série d’ateliers de prospective ont été menés en 2018, qui ont permis de dessiner les contours de scénarios d’évolution des Niayes (Camara et al., 2020 ). Mais ces scénarios sont dans un registre narratif et qualitatif et doivent maintenant être illustrés d’indicateurs quantitatifs.
Pour cela, une équipe multidisciplinaire de modélisateurs et thématiciens ont écrit un modèle des dynamiques de la zone des Niayes, à l’aide de la plateforme de modélisation spatiale Ocelet (www.ocelet.fr). Le modèle articule plusieurs modules, et permet de simuler des dynamiques de la nappe phréatique, l’étalement urbain, l’avancée du domaine cultivé, les productions agricoles, les revenus agricoles et les emplois agricoles. Le modèle a été construit de manière à reproduire les dynamiques de ces différents modules observés ces 15 dernières années. Il s’agit pour le stagiaire d’explorer la diversité des résultats en entrée et en sortie de modèle et enfin de l’utiliser pour simuler les différents scénarios plausibles.

Sujet :
Il s’agit pour le stagiaire d’explorer la diversité des résultats en entrée et en sortie de modèle et enfin de l’utiliser pour simuler les différents scénarios plausibles.
La première phase consistera à identifier dans les résultats de sortie du modèle ceux qui correspondent aux scénarios qualitatifs identifiés par les acteurs en 2018 (approche experte). A partir de cet espace des sorties et en utilisant une des méthodes telle qu’OSE, le stagiaire identifiera dans l’espace des entrées les jeux de paramètres qui conduisent aux espaces des sorties considérées par les experts. Pour cela, des séries de simulations seront lancées sur des périodes simulées de 20 ans, en fonction de jeux de paramètres cohérents avec les scénarios qualitatifs produits plus tôt et en insérant différentes « ruptures » dans les simulations (par exemple, introduction d’un nouveau paramètre en cours de simulation). Ce travail d’exploration et d’analyse de l’espace des sorties sera mené par le stagiaire, en s’inspirant là aussi des travaux de la communauté d’OpenMole.
Le stagiaire sera alors à même de produire une interface de visualisation des trajectoires territoriales qui permette aux décideurs et aux chercheurs d’identifier les bifurcations dans les scénarios simulés parmi les avenirs plausibles de la zone des Niayes. Le travail de visualisation des données en sortie – comme par exemple, des cartes d’occurrence de phénomène pour un même scénario, ou une présentation de l’espace des possibles, etc. – fournira le contenu à la plateforme de visualisation.

Profil du candidat :
Bases solides en informatiques
Connaissance approfondie de R ou Python
Connaissances en fouille de données
Connaissance des SIG
Expérience sur les modèles mécanistes et spatiaux souhaitable
Connaissances en sciences de l’environnement seraient un plus

Formation et compétences requises :
M2 en informatique, mathématiques appliquées, fouille de données, ou
M2 agronomie/environnement/SHS spécialité informatique

Adresse d’emploi :
maison de la télédétection
Montpellier
500 Rue Jean François Breton
(www.teledetection.fr)

Document attaché : 202201281337_Fouille de modèle et visualisation de données pour explorer les avenirs plausibles de la zone des Niayes au Sénégal_vf.docx

Ingénieur de Recherche (ou post-doctorant) en informatique

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire ETIS – Cergy
Durée : 6 mois
Contact : hajer.baazaoui@ensea.fr
Date limite de publication : 2022-02-15

Contexte :
La traçabilité d’une manière générale et celle des médicaments constitue un domaine d’actualité compte tenu de la complexité des problèmes et exigences économiques, du vieillissement de la population, … Si ces problèmes viennent à être résolus de manière transversale et adéquate, ils peuvent conduire à des améliorations significatives pour toutes les parties prenantes, y compris les organisations de santé, les utilisateurs finaux et l’industrie pharmaceutique. L’objectif global du projet dans le cadre duquel s’inscrit le présent poste, est d’étudier et de définir un nouveau modèle de traçabilité pharmaceutique, qui améliorerait la protection des utilisateurs. Cette problématique nécessite des compétences complémentaires dans les domaines de la sémantique, de la gestion des connaissances, alliés à des approches d’optimisation multi-objectif et des technologies d’actualité notamment la blockchain,… Les premiers travaux entamés dans le cadre de ce projet, ont permis d’étudier les modèles existants et les facteurs permettant la traçabilité. Ensuite, de définir un modèle de traçabilité pharmaceutique, qui améliorerait la protection de la contrefaçon. D’autre part, un modèle pour l’intégration des données basée sur les ontologies, a été proposé. L’approche sémantique d’intégration virtuelle des données permet de fournir une vue intégrée et liée des données. Un prototype a été implanté et expérimenté.

Sujet :
La personne recrutée se verra confier les travaux déjà réalisés dans le cadre du projet décrit plus haut, ainsi que les prototypes développés. Les principales missions seront de:
-maîtriser les travaux existants et de valider le modèle de mapping des données proposées pour l’intégration des données
-intégrer les parties développées au framework à base de blockchain pour la traçabilité des médicaments
-participer à la rédaction de l’extension du présent projet

Le/la candidat(e) retenu(e) participera aux:
– réunions qui seront organisées
– interactions avec les partenaires du projet
– différentes tâches de rédaction des livrables du projet (rapport, publications scientifiques, nouvelle soumission).

Profil du candidat :
La personne recrutée doit être titulaire d’un doctorat en informatique (spécialités: Intelligence Artificielle, Blockchain, Systèmes d’Information, Bio-informatique,…).
Une forte capacité à comprendre les besoins, argumenter les choix et des compétences en développement sont indispensables.
La maîtrise des langages java et python est nécessaire.
Une expérience en rapport avec les données de santé/médicales est souhaitée.
Une forte capacité à rédiger en anglais et en français

Formation et compétences requises :
Doctorat en informatique

Adresse d’emploi :
Laboratoire ETIS – équipe MIDI – CY Cergy Paris Université

Document attaché : 202201271655_fiche poste IR ou postdoc info VF.pdf