Assistant de Recherche en IA Frugale et Durabilité des Composites - Campus d'Angers H/F Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM)

Le projet COMPOSIA s'inscrit dans le cadre des transitions écologique et numérique. Il vise à développer une méthodologie hybride basée sur des outils d'intelligence artificielle qui combinent données et modèles physiques (IA frugale) pour prédire la durabilité des matériaux composites à matrice thermodurcissable utilisés dans le bâtiment en zone inondable. Dans un contexte de changement climatique et d'augmentation des risques d'inondation en milieu urbain, la surveillance de l'état des ouvrages et la prédiction de leur durée de vie constituent des enjeux majeurs. Le matériau étudié dans ce projet est un composite verre/époxy unidirectionnel, largement utilisé pour le renforcement, la réhabilitation et la réalisation d'éléments structurels grâce à ses bonnes propriétés mécaniques, sa faible masse volumique et sa résistance à la corrosion.

Toutefois, les conditions hygrothermiques rencontrées en environnement inondable génèrent des mécanismes complexes de dégradation impliquant notamment l'absorption d'eau, la plastification de la matrice, les phénomènes d'oxydation et l'endommagement progressif du matériau. La compréhension et la prédiction de ces phénomènes nécessitent l'exploitation de données expérimentales souvent coûteuses à acquérir et disponibles en quantité limitée.

Le projet COMPOSIA propose ainsi de développer des approches innovantes associant expérimentation, structuration de données et intelligence artificielle afin d'améliorer la prédiction du comportement à long terme des composites et d'accompagner les acteurs du bâtiment dans leurs stratégies de conception, de maintenance et de gestion des infrastructures.

Au sein de l'équipe projet, l'assistant(e) de recherche contribuera aux travaux expérimentaux et à l'exploitation des données scientifiques. À ce titre, il/elle sera chargé(e) de :
Participer à l'élaboration des matériaux et à la caractérisation de leur état initial ;
Réaliser les essais de vieillissement hygrothermique selon les protocoles définis dans le cadre du projet ;
Effectuer les opérations de caractérisation mécanique, physique et microstructurale des matériaux avant et après vieillissement ;
Assurer la collecte, le traitement, l'organisation et la traçabilité des données expérimentales ;
Contribuer à la structuration des bases de données nécessaires au développement des modèles prédictifs ;
Participer à la mise en oeuvre, au paramétrage et à l'évaluation des outils d'intelligence artificielle développés dans le projet ;
Contribuer à la validation des modèles en comparant les résultats numériques aux observations expérimentales ;
Participer à la rédaction de rapports techniques, de comptes rendus d'essais et de documents de valorisation scientifique ;
Présenter l'avancement des travaux lors des réunions de projet et interagir avec les partenaires académiques impliqués.

Cette activité s'exercera en collaboration étroite avec les chercheurs, enseignants-chercheurs et ingénieurs des laboratoires partenaires.