Stage - Ingénieur Ingénierie de Surface - IA H/F - Cetim

Présentation du CETIM :

Le Cetim est l'accélérateur technologique au service de la transformation de l'industrie

Il apporte le meilleur de la recherche aux industriels français et propose une solution globale de conseil et de services en ingénierie. Co-fondateur de Mecallians, rassemblement de toutes les forces de la mécanique industrielle française, labellisé Carnot et membre du réseau des CTI, ses plus de 1100 experts, docteurs, ingénieurs et techniciens, accompagnent en France et à l'international la transformation de l'écosystème productif, au bénéfice d'une industrie toujours plus souveraine, positive et durable, capable de répondre aux grands défis énergétiques et écologiques de notre temps.

Contexte scientifique et industrielLes propriétés fonctionnelles des surfaces (anti-adhérence, tribologie, ...) jouent un rôle clé dans de nombreuses applications industrielles. Ces fonctions résultent de mécanismes physicochimiques complexes gouvernés, entre autres, par la chimie de surface et la topographie à différentes échelles. Malgré de nombreux travaux expérimentaux, les relations entre ces caractéristiques et des grandeurs fondamentales comme l'énergie de surface restent difficiles à formaliser, en raison de leur caractère non linéaire et multiéchelle.

Dans ce contexte, l'intelligence artificielle offre des perspectives nouvelles pour analyser des données expérimentales hétérogènes, extraire des corrélations pertinentes et développer des modèles prédictifs intégrant des connaissances physiques.

Ce stage s'inscrit à l'interface entre physicochimie des surfaces (CETIM) et science des données/machine learning (Laboratoire Hubert Curien, équipe Inria MALICE).

Contexte scientifique et industriel

L'objectif principal du stage est de développer une approche basée sur l'intelligence artificielle pour prédire l'énergie de surface d'une surface solide à partir de sa chimie et de sa topographie. Le travail visera à mieux comprendre les liens entre paramètres de surface mesurables et énergie de surface, tout en jetant les bases d'une ingénierie prédictive des surfaces.

Description missions :

Le ou la stagiaire sera chargé(e) de :

- Analyser et structurer des jeux de données existants comprenant des informations de chimie de surface, de topographie (multiéchelle) et de mesures fonctionnelles liées à l'énergie de surface. Ainsi, qu'éventuellement, acquérir de nouvelles données manquantes.
- Réaliser une étude bibliographique approfondie sur les modèles physicochimiques de l'énergie de surface et les connaissances sur l'impact de la chimie et la topographie sur cette grandeur.
- Explorer et comparer différentes stratégies de représentation des données topographiques, en particulier la conversion des topographies en descripteurs numériques, en images ou en représentations hybrides.
- Établir un état de l'art et une évaluation comparative de différentes méthodes d'IA permettant de répondre à la problématique.
- Identifier et mettre en oeuvre des techniques d'IA pertinentes, incluant des méthodes de machine learning et de deep learning, avec une attention particulière portée aux approches physicsinformed ou hybrides combinant données et connaissances scientifiques.
- Évaluer les performances des modèles développés et analyser leur capacité de généralisation ainsi que leur cohérence physique.

Perspectives

Ce stage constitue une première étape vers un projet de thèse, dont le sujet sera affiné à partir des résultats obtenus, des verrous scientifiques identifiés et des pistes méthodologiques explorées durant le stage. La poursuite en doctorat pourra porter sur l'ingénierie prédictive de surfaces fonctionnelles, combinant intelligence artificielle, modèles physiques et procédés de fonctionnalisation avancés.

Type de contrat : Stage 4 à 6 mois

Type de contrat : Stage 4 à 6 mois

Niveau de formation : Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur

Idéalement spécialisé(e) en science des matériaux, génie des matériaux, physique des matériaux ou surfaces souhaitant développer des compétences avancées en intelligence artificielle appliquée aux matériaux. Les candidatures spécialistes en intelligence artificielle et apprentissage seront également considérées avec intérêt.

Compétences :

- Une solide culture ou un intérêt en science des matériaux et en physique des surfaces, avec une compréhension des notions de chimie de surface, d'énergie de surface, de mouillabilité et de topographie multi échelle.
- Des compétences ou un attrait marqué pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage et la science des données, (machine learning, deep learning, ...).
- Des compétences en programmation (notamment Python)
- Un intérêt pour les approches hybrides combinant connaissances physiques et modèles de données (Physics Informed Machine Learning).
- Une capacité à conduire un travail de recherche exploratoire mêlant bibliographie scientifique, compréhension des données expérimentales et développement de modèles prédictifs.

Qualités professionnelles :

- Curiosité scientifique
- Rigueur
- Autonomie

Anglais : Niv B2