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Thèse Cifre mathématique et Machine learning

CDD / Temporaire(36 mois)
Paris
Salaire : Non spécifié
Début : 03 janvier 2021
Télétravail occasionnel
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master

VO2 GROUP
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Le trafic routier est un sujet largement investigué par la modélisation mathématique depuis de nombreuses années et connait une forte croissance avec l’arrivée des outils de Machine Learning. Il existe de nombreuses approches pour la modélisation de celui-ci, soit de nature microscopique (à l’échelle de la voiture) ou macroscopique (avec la définition d’une densité de véhicules). Un couplage de ces deux approches peut également être utilisé suivant les zones étudiées.

Cependant, aucun de ces modèles ne peut être considéré comme étant universel, le choix de celui-ci dépendant de l’application visée.

L’objectif de la thèse est de profiter de l’essor simultané des outils de Machine Learning et des données disponibles à partir de capteurs pour réaliser la prédiction de trafic ou proposer de nouveaux schémas de circulation. La démarche repose sur l’apprentissage du bon modèle et de ses hyperparamètres pour une situation donnée, qu’il soit microscopique, macroscopique ou hybride, à partir des données recueillies.

Partenaires académiques :
Le Laboratoire de Mathématiques de Versailles (LMV) est une unité mixte de recherche (UMR 8100) CNRS - Université Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, située sur le campus de l’UFR des Sciences à Versailles. Il comprend une soixante de chercheurs permanents répartis en 4 équipes. En particulier l’équipe Analyse et Equations aux Dérivées Partielles possède une expertise dans le domaine de la modélisation, du calcul scientifique et plus récemment dans l’assimilation de données. Le Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique (LMBA, UMR6205) est une unité mixte de recherche CNRS, Université Bretagne Sud et Université de Bretagne Occidentale. Il regroupe une cinquantaine de chercheurs permanents. L’équipe Analyse, Phénomènes Stochastiques et Applications se positionne, en particulier, sur les champs de compétence scientifique de la modélisation multi-échelles déterministe et stochastique et sur l’analyse et la simulation des équations résultantes.


Profil recherché

L’étudiant recruté à partir de janvier 2021 dans le cadre de ce projet sera inscrit à l’Ecole Doctorale Mathématiques Hadamard (EDMH), regroupant l’ensemble des laboratoires en mathématiques de l’Université Paris Saclay. Il partagera son temps entre les locaux de VO2 Group (à Paris) et ceux du LMV à (Versailles). L’encadrement sera assuré par Dr. Etienne Gay (VO2 Group) et sera sous la responsabilité conjointe des Pr. Laurent Dumas (UVSQ) et Emmanuel Frenod (UBS).

Le profil recherché est large et peut aller d’un Master en Mathématiques Appliquées à un Master plus orienté IA/ Machine Learning.

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