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Doctorant·e IA Améliorer les Réseaux de Capteurs Chimio-Résistifs H/F Sces Communs Imt Business School Telecom

Évry-Courcouronnes - 91
CDD
Résumé de l'offre
  • 🕑 36 mois
  • Bac +5
  • Service public des collectivités territoriales
  • Exp. - 1 an
  • Exp. 1 à 7 ans
  • Exp. + 7 ans

Les missions du poste

Missions

La qualité de l'air intérieur est un enjeu majeur de santé publique. Contrairement aux environnements extérieurs, aucun système précis de mesure des composés organiques volatils (COV) en intérieur n'est déployé. La difficulté réside dans la diversité des mélanges gazeux présents simultanément, rendant la détection complexe. L'essor des capteurs portables représente une opportunité pour mieux comprendre l'impact de la qualité de l'air sur la santé humaine.

Les capteurs MOX (Metal Oxide) dominent le marché grâce à leur miniaturisation et leur coût réduit. Cependant, ils présentent plusieurs limites : manque de sensibilité, dépendance aux conditions environnementales et dérive temporelle. Une approche prometteuse consiste à regrouper ces capteurs en réseaux multi-senseurs, appelés "nez électroniques", afin d'améliorer l'identification des COV.

Le projet européen AMUSENS s'inscrit dans cette dynamique en développant un système optimisé de détection des gaz nocifs dans des environnements clos. Ce projet mobilise 10 partenaires européens issus des milieux académique et industriel pour concevoir des solutions innovantes en intégrant des capteurs MOX et des algorithmes avancés d'intelligence artificielle (IA).

Présentation du projet AMUSENS

AMUSENS vise à concevoir un système de capteurs intelligent capable de détecter divers polluants gazeux dans des environnements fermés. L'IA joue un rôle central dans le projet, notamment pour :

Optimiser le choix et l'agencement des capteurs MOX.

Traiter et fusionner les données pour améliorer la précision des analyses.

Développer des modèles prédictifs et adaptatifs pour la surveillance en temps réel.

Travaux de recherche

Cette thèse explore plusieurs axes scientifiques clés :

Optimisation des capteurs MOX : Développement d'algorithmes d'IA pour sélectionner la meilleure combinaison de capteurs MOX afin d'améliorer la détection des COV.

Gestion des dérives et incertitudes : Proposition d'une approche sémantique et contextuelle des signaux, inspirée des modèles de traitement du langage, pour compenser les variations des mesures.

Amélioration des performances des nez électroniques : Étude des caractéristiques des signaux captés et analyse de la dimension intrinsèque pour améliorer la classification des gaz.

Activités

Le doctorant participera aux travaux de recherche suivants :

Réalisation d'une étude bibliographique sur les capteurs MOX et les techniques d'IA adaptées.

Développement, simulation et test d'algorithmes d'apprentissage basés sur des bases de données existantes et des données produites dans le cadre d'AMUSENS.

Analyse et validation expérimentale des solutions proposées.

Rédaction de publications scientifiques et participation à des conférences internationales.

Rédaction du mémoire de thèse.

Cette thèse constitue une opportunité unique de contribuer aux avancées technologiques dans le domaine de la qualité de l'air tout en développant des compétences pointues en intelligence artificielle appliquée aux capteurs.

Le profil recherché

Experience : Débutant accepté

Compétences : Machine learning

Langues : Anglais exigé

Qualification : Cadre

Secteur d'activité : Enseignement supérieur

Liste des qualités professionnelles :
Faire preuve d'autonomie : Capacité à prendre en charge son activité sans devoir être encadré de façon continue (le cas échéant, à solliciter les autres acteurs de l'entreprise).
Faire preuve de rigueur et de précision : Capacité à réaliser des tâches en suivant avec exactitude les règles, les procédures, les instructions qui ont été fournies, sans réaliser d'erreur et à transmettre clairement des informations. Se montrer ponctuel et respectueux des règles de savoir-vivre usuelles.
Organiser son travail selon les priorités et les objectifs : Capacité à planifier, prioriser, anticiper des actions, en tenant compte des moyens, des ressources, des objectifs et du calendrier pour les réaliser.

Bienvenue chez Sces Communs Imt Business School Telecom

Télécom SudParis est une grande école publique d'ingénieurs reconnue au meilleur niveau des sciences et technologies du numérique. Télécom SudParis fait partie d'Institut Mines-Télécom.
Vidéo de présentation : https://vimeo.com/778810388/4e591e24fc

Hellowork a estimé le salaire pour ce métier à Évry-Courcouronnes

Le recruteur n'a pas communiqué le salaire de cette offre mais Hellowork vous propose une estimation (fourchette variable selon l'expérience).

Estimation basée sur les données INSEE et les offres d’emploi similaires.

Estimation basse

37 500 € / an 3 125 € / mois 20,60 € / heure

Salaire brut estimé

47 500 € / an 3 958 € / mois 26,10 € / heure

Estimation haute

62 500 € / an 5 208 € / mois 34,34 € / heure

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Doctorant·e IA Améliorer les Réseaux de Capteurs Chimio-Résistifs H/F
Sces Communs Imt Business School Telecom
  • Évry-Courcouronnes - 91
  • CDD
Publiée le 11/04/2025 - Réf : 190YWPT

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