Stage Bac+5 - IA en Mécanique des Fluides H/F - ASNR (Autorité de sûreté nucléaire et de radioprotection)

L'Autorité de sûreté nucléaire et de radioprotection est une autorité administrative indépendante créée par la loi du 21 mai 2024 relative à l'organisation de la gouvernance de la sûreté nucléaire et de la radioprotection pour répondre au défi de la relance de la filière nucléaire. Elle assure, au nom de l'État, le contrôle des activités nucléaires civiles en France et remplit des missions d'expertise, de recherche, de formation et d'information des publics. L'ASNR est composée de fonctionnaires, d'agents de droit public et de salariés de droit privé.L'évaluation de la contamination atmosphérique dans des locaux ventilés d'installations nucléaire, en situation nominale ou accidentelle d'émission d'un polluant de nature chimique, biologique ou radioactive, constitue un enjeu important pour la santé des travailleurs. Cependant, les mesures réalisées sur site sont souvent ponctuelles, parcellaires et finalement insuffisantes pour fournir des données représentatives de la réalité dynamique des émissions d'aérosols. Face à ce constat, l'utilisation d'outils d'apprentissage profond offrent une piste prometteuse afin de reconstruire des champs de concentrations d'aérosols à partir de telles données.

Ce stage porte sur l'application de méthodes d'apprentissage profond pour la résolution des équations de mécanique des fluides dans un local ventilé. Il vise à identifier et comparer les architectures d'apprentissage profond les plus adaptées à la reconstruction de champs d'écoulement à partir de données numériques incomplètes.

Le travail s'articulera autour de deux phases :
1. Étude bibliographique : recenser et analyser les approches d'apprentissage profond intégrant la physique, telles que les Physics-Informed Neural Networks (PINN), leurs variantes récentes (PIRATENet, KAN), ou d'autres modèles hybrides exploitant à la fois données et contraintes physiques.
2. Mise en oeuvre numérique : appliquer ces architectures sur un cas de référence CFD représentant un local ventilé de petite taille (avec entrée et sortie d'air), pour lequel des données simulées sont disponibles.

L'étude visera en particulier à :
. tester les performances des différentes architectures en termes de précision, stabilité et coût d'entraînement ;
. évaluer la quantité minimale de données requise pour une reconstruction fiable du champ d'écoulement ;
. et identifier les limites et difficultés pratiques associées à la mise en oeuvre de ces modèles.

Le candidat suit un cursus de formation de type master 2 ou école d'ingénieur en mathématiques appliquées, avec une spécialisation en apprentissage profond.

Des connaissances dans le domaine des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) serait un atout majeur pour la réalisation du stage.

En revanche, il n'est pas nécessaire d'avoir suivi de cours en mécanique des fluides, même si, des notions seraient un grand plus.