Ce stage de 6 mois vise à contribuer au développement de la "Micro Learning Factory" (MLF), un écosystème de robots pédagogiques conçu par CESI au sein du projet ConfluencES. L'objectif est d'industrialiser les briques logicielles en Python pour déployer ces robots sur les différents campus de CESI. Le stagiaire aura pour mission principale de poursuivre le développement de l'outil de supervision "Argus" (déjà initié) afin d'en étendre les fonctionnalités et la robustesse. En parallèle, il consolidera la bibliothèque "pymlf" destinée aux étudiants et concevra des cas d'usage démonstrateurs. Ce stage offre une opportunité concrète de lier développement logiciel avancé et robotique appliquée à la pédagogie.

Contexte :

Le stage se déroule au sein de CESI, plus particulièrement dans son laboratoire CESI LINEACT (UR 7527). Dans le cadre du projet ConfluencES (https://lineact.cesi.fr/projets/confluences/), le laboratoire développe la Micro Learning Factory (MLF : https://lineact.cesi.fr/micro-learning-factories-mlfs/), un dispositif robotique constitué de bras robotisés 6 axes (Niryo Ned 2), de convoyeurs, de robots mobiles (TurtleBot) formant un écosystème robotisé industriel miniaturisé. Cette plateforme constitue un environnement pédagogique immersif, composé de plusieurs ressources physiques (robots, Raspberry Pi, caméras, équipements réseau, etc.) interconnectées et destinées à faciliter l’apprentissage actif en robotique, en automatisation, en gestion de flux, en collecte de données et en traitement d’image pour la qualité. Ces robots sont également modélisés numériquement et peuvent être simulés. La modularité de la MLF et la pluralité des configurations qu’il est possible de mettre en oeuvre font de ce dispositif un élément structurant dans la pédagogie, pouvant servir de support à des travaux pratiques, à des projets ou encore à des évaluations.

Missions du stage :

La pierre angulaire de ce stage réside dans la conception et l'implémentation de scénarios pédagogiques avancés, simulant une chaîne de production complète de type "Usine du Futur". Le stagiaire développera un cas d'usage transversal, orchestrant robots et convoyeurs pour l'assemblage de palettes. Conçu initialement comme un système non optimisé, ce démonstrateur permettra aux étudiants en Informatique, Robotique et Performance Industrielle de mettre en oeuvre des stratégies d'amélioration concrètes. Les travaux porteront ainsi sur l'intégration d'algorithmes d'ordonnancement (type Flowshop ou Jobshop), l'application de l'IA pour le contrôle qualité par vision, ou encore la définition d'une stratégie de numérisation connectant la production à des systèmes d'information (ERP, MES) pour le suivi de KPI.

Pour soutenir ces cas d'usage, le stagiaire devra également consolider le socle technique existant afin de garantir la robustesse et la facilité d'utilisation de la plateforme. Cette mission comprend l'évolution de l'outil de supervision "Argus", via l'ajout de la découverte automatique des robots et l'amélioration de l'interface, ainsi que l'enrichissement de la bibliothèque de pilotage Python "pymlf". Dans une optique d'industrialisation, le stagiaire adoptera une approche DevOps rigoureuse, s'appuyant sur la conteneurisation Docker et les bonnes pratiques de génie logiciel (tests, documentation).

L'objectif est de livrer des solutions fiables et déployables sans gestion complexe de dépendances, permettant aux enseignants d'utiliser ces outils en toute autonomie sur les différents campus.

Requirements:

Compétences scientifiques et techniques recherchées :

• Langage : Excellente maîtrise de Python 3 (POO, serveur web Flask, packaging, gestion des dépendances).

• Génie Logiciel : Capacité à s'insérer dans un projet existant, refactoring, Clean Code, Git/GitLab.

• Système & Infra : Aisance sous Linux. Connaissance de Docker, de Kubernetes et des environnements embarqués (Raspberry Pi).

• Robotique/IoT : Une familiarité avec ROS, MQTT ou les interactions matériel/logiciel est un atout.

• Optimisation / traitement de l’image : Une connaissance en optimisation (Flowshop / Jobshop) et en traitement de l’image constitue un atout.

Compétences relationnelles :

• Esprit d'analyse : Comprendre les besoins pédagogiques pour les traduire en solutions techniques.

• Rigueur et Autonomie : Aptitude à mener des développements structurés dans un contexte de recherche et dans le respect des bonnes pratiques logicielles

• Collaboration : Goût pour le travail en équipe pluridisciplinaire (chercheurs, ingénieurs, pédagogues)

Modalités :

Examen des candidatures et entretien. Toutes les personnes motivées sont encouragées à candidater.

Le dossier de candidature doit inclure :

• Un CV détaillé du candidat.

• Une lettre de motivation ;