Archives 2021-2022

Offre de stage de Master : Montée en puissance du système de santé

^8/12/2022

Description
Face à une pandémie, le réseau de la santé doit augmenter rapidement sa capacité de soins. Dans un précédent travail de recherche, un modèle simplifié d’optimisation centralisée a été développé afin de calculer un plan de gestion des ressources pour un réseau hospitalier en fonction de la prévision du flux de patients. Ce modèle présente cependant deux inconvénients principaux :
1. La difficulté des hôpitaux à modifier leur capacité est modélisée par un poids unique dans une fonction objective.
2. la gouvernance et la stratégie de chaque hôpital ne sont pas prises en compte.

Ce travail a pour objectif de surmonter ces deux inconvénients en modélisant le problème à l’aide de la modélisation des processus métier et en évaluant les stratégies des hôpitaux à l’aide de la simulation de systèmes multi-agents. En particulier,

1. élaborer un modèle plus détaillé de la stratégie des hôpitaux (c’est-à-dire le processus de prise de décision) pour identifier
les délais et les coûts pour atteindre la nouvelle capacité ciblée.
2. évaluer l’impact sur le résultat de la coordination des stratégies de ces hôpitaux individuels et comparer avec la solution d’optimisation centralisée.

Ainsi, le stage vise à répondre à la problématique de montée en charge dans les établissements de santé en explorant les méthodes agiles en lien avec la modélisation et la simulation. Le stage sera réalisé dans le cadre du projet RAMP-UP II.

Compétences attendues

Outils et langages de modélisation de processus (par exemple BPMN).
Programmation (par exemple Java).
Toute expérience/connaissance des systèmes multi-agents sera appréciée.

Durée : 6 mois – Début entre février et avril 2023

Encardement : Garaix Thierry, Nardin Luis, Medini Khaled

Consulter l’offre MSc internship_Ramp-up healthcare_2022-12-08

L’Institut Henri Fayol ouvre quatre postes de Maître-assistant associé

^4/07/2022

Vous souhaitez intégrer un centre de recherche et d’enseignement qui s’intéresse aux transformations actuelles à l’aune des transitions numérique, écologique et industrielle qui sont au cœur de l’efficience, de la résilience et de la durabilité de l’industrie et des territoires du futur ?

Pour cela, l’Institut Henri Fayol, un centre de recherche de Mines Saint-Etienne déploie une stratégie pluridisciplinaire mettant en synergie des compétences fortes en génie mathématique et industriel, en informatique et systèmes intelligents, en génie de l’environnement pour les organisations, en management responsable et innovation en lien avec les laboratoires EVS UMR 5600, LIMOS UMR 6158 et COACTIS Unité de Recherche en gestion.

Ainsi, l’Institut Henri Fayol contribue à la mise en place d’une performance globale industrielle qui soit créatrice de valeur(s) pour l’ensemble des parties prenantes en synergie avec les territoires dans lesquelles elles sont ancrées. Nous avons créé deux plateformes technologiques pour valider, promouvoir et former à ces problématiques dans des conditions quasi réelles. La première est dédiée au territoire du futur (Plateforme Territoire) et la seconde à l’industrie du futur (Plateforme IT’M Factory).

Les postes de Maître-assistant associé comportent à la fois une mission d’enseignement et une mission de recherche. La composante enseignement consiste à assurer des cours, des travaux dirigés et pratiques, ainsi que des encadrements de projets et de stages, en priorité dans la formation du (des) diplôme(s) Ingénieur civil des mines. Les enseignements pourront également concerner d’autres programmes de formation : diplômes nationaux de master notamment à dimension internationale, formation d’ingénieur sous statut salarié, formation doctorale et formation continue. En application du statut particulier des enseignants de l’institut Mines Télécom (décret n° 2007-468 du 28 mars 2007 modifié) les candidats doivent être titulaires d’un doctorat ou d’une qualification reconnue de niveau au moins équivalent à celui des diplômes nationaux requis.

La composante recherche de chaque poste est explicitée respectivement ci-dessous.

Les candidatures sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE le 17 juillet au plus tard et les profils recherchés sont les suivants :

Maître-assistant associé en Résilience des territoires et gestion des risques dans le cadre du Laboratoire Environnement Ville et Société (CNRS UMR 5600)

Dans le cadre de la thématique « Intégration de stratégies résilientes d’écologie industrielle et territorial », les missions suivantes seront confiées au ou à la candidat.e, dans le laboratoire de recherche CNRS UMR 5600 Environnement Ville et Société (EVS) :

Analyse de risques et gestion de crises en lien avec :

des aléas naturels ou technologiques impactant des systèmes industriels ou territoriaux,
l’atteinte des limites planétaires et en particulier le changement climatique (conséquences directes d’évènements climatiques mais également conséquences indirectes telles que l’augmentation du coût des matières premières, ruptures d’approvisionnement, etc.)

De plus, la personne recrutée devra s’impliquer dans la réflexion autour de l’adaptation des outils d’analyse de risques et de gestion de crise existants à des aléas concernant les filières industrielles impactées par des crises écologiques et climatiques : Résilience des territoires

dans le cadre de scénarios de planification territoriale centrés sur la sobriété
dans le cadre de stratégies de réduction de la vulnérabilité face aux limites planétaires et aux effets des changements climatiques à l’échelle urbaine

Maître-assistant associé en Génie Industriel dans le cadre du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS UMR 6158).

Le poste est à pourvoir dans l’axe Outils Décisionnels pour la Production et les Services (ODPS).

Les missions suivantes seront proposées à la personne recrutée :

Développer des travaux de recherche en lien avec la conception et le pilotage des systèmes industriels avec un focus sur un ou plusieurs des sujets suivants : agilité, incertitude, durabilité. Ces développements pourront avoir recours à différents approches et méthodes selon les acquis préalables du candidat, ex. approche système, simulation, machine learning, recherche opérationnelle, etc.
Ces activités de recherche pourront se développer en soutien à certains projets et collaborations industrielles actuels de l’équipe qui peuvent apporter un cadre applicatif enrichissant.

Dans le cadre de ces activités, le candidat pourra participera au développement des projets collaboratifs et des plateformes sur l’Industrie du Futur portés par Mines Saint Etienne et l’Institut Fayol.

Maître-assistant associé en Simulation et jumeaux numériques pour l’industrie du futur dans le cadre du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS UMR 6158).

Le poste est à pourvoir dans l’axe Outils Décisionnels pour la Production et les Services (ODPS).

Les missions suivantes seront proposées à la personne recrutée :

Développer des travaux de recherche en lien avec la conception de jumeaux numériques flux en travaillant sur une approche Data-Driven, sur les couplages simulation – I.A. (apprentissage par renforcement), simulation – optimisation ou simulation – métamodélisation. Ces développements pourront avoir recours à différents approches et méthodes selon les acquis préalables du candidat, ex. approche système, simulation, machine learning, recherche opérationnelle, etc. Une capacité à construire des modèles à partir de paradigmes complémentaires (simulation à évènements discrets, simulation multi-agents…) serait un plus.
Ces activités de recherche pourront se développer en soutien à certains projets et collaborations industrielles actuels de l’équipe qui peuvent apporter un cadre applicatif enrichissant.

Dans le cadre de ces activités, le candidat aura l’opportunité de s’appuyer sur l’environnement de prototypage Maq’IT et la plateforme IT’mFactory pour valider et valoriser ses travaux de recherche. Plus globalement, il pourra participer au développement des projets collaboratifs et des plateformes sur l’Industrie du Futur portés par Mines Saint Etienne et l’Institut Fayol. Ces travaux pourront également bénéficier des travaux actuels sur la construction de jumeaux numériques de bâtiments ou villes intelligents.

Maître-assistant associé en Sciences des données : Apprentissage statistique et Aide à la Décision au service de l’Industrie et des territoires du futur dans le cadre du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS UMR 6158).

Le poste est à pourvoir au sein des axes SIC ou axe MAAD du Limos. Les activités de recherche menées par l’équipe sont en lien avec les domaines scientifiques que sont ceux des probabilités, des statistiques, des Sciences de données, de la méta-modélisation pour l’estimation (thème Données, Services et Intelligence – DSI – de l’axe SIC), de la modélisation et de l’optimisation continue (axe MAAD) locale et ou globale. Les activités de recherche sont soutenues par de nombreuses collaborations scientifiques au travers d’outils phares, notamment de 3 chaires de recherche – chaire Valadoe – chaire Corenstock – consortium Ciroquo ( ex chaire oquaido).

Les missions suivantes seront proposées à la personne recrutée :

Le candidat recruté effectuera sa recherche au sein du laboratoire LIMOS UMR 6158 et il se verra confier les missions suivantes :
Développement de l’activité de recherche, direction et supervision des travaux scientifiques associés (masters, etc.).
Renforcer la légitimité et l’influence de l’équipe par la promotion académique des travaux réalisés (publications, conférences), l’organisation d’événements et de congrès, les échanges avec des professeurs étrangers de renom, etc.
Consolider et amplifier l’activité contractuelle en matière de transfert de connaissances et de résultats obtenus auprès du monde économique. Ces activités de recherche pourront se développer en soutien à certains projets et collaborations industrielles actuels de l’équipe qui peuvent apporter un cadre applicatif enrichissant.

#EVS #LIMOS

Offre de thèse : Evaluer l’influence des low tech sur la Résilience des territoires : Application à l’alimentation

^21/03/2022

Contexte et Descriptif :

La raréfaction des ressources naturelles et le changement climatique sont des défis environnementaux majeurs qui remettent en cause nos modes de production et de consommation actuels. Face à ces perturbations au long cours, les territoires et organisations doivent être capables de mesurer et d’accroître leur degré de résilience en favorisant des stratégies de développement adaptées. Dans ce cadre, les « low-tech » ou « basses technologies » constituent une voie en rupture avec le modèle d’innovation purement technologique. En effet, l’approche low-tech se fonde sur une (re)connection des systèmes de production avec les milieux naturels et sociaux dans lesquels les systèmes techniques sont conçus et évoluent, en mettant en avant des objets techniques sobres, appropriables aux échelles individuelle et collective, conviviales et durables dans le temps. A ce titre, les low-tech sont un potentiel vecteur de résilience territoriale.

Cette thèse a donc pour objectif de développer un cadre d’analyse systémique permettant de caractériser le potentiel d’influence des low tech sur la résilience des territoires. Ce travail de recherche appliquée nécessitera

d’identifier des indicateurs de résilience territoriale particulièrement pertinents dans un contexte de contraintes accrues sur les ressources et de catégoriser les différents facteurs socio-techniques jouant sur leur évolution
de modéliser et paramétrer des scénarios de déploiement de low-tech sur un territoire régional ainsi que leurs conséquences sur l’utilisation des ressources (méthode type Analyse des Flux de Matières (AFM), approche conséquentielle)
de combiner les deux précédents points pour caractériser ces scénarios par les indicateurs de résilience en adaptant des outils utilisés en analyse de risque (MADS-MOSAR par exemple) et les comparer à des scénarios classiques.

Le terrain d’application choisi est le secteur de l’alimentation, avec des exemples sur toute la filière, de la culture (ex : permaculture) à la cuisson (ex : les fours solaires). Des collaborations avec des acteurs œuvrant dans le low-tech ou appliquant des démarches low-tech dans le domaine de l’alimentation sont prévus.

Les résultats de cette thèse (méthode et modèles) seront intégrés dans la plateforme Territoire développée au sein de l’institut Henri Fayol.

Profil du candidat :

Master et/ou Ingénieur dans le domaine des Sciences de l’environnement.

Le.a candidat.e devra avoir des connaissances et/ ou compétences en : analyse systémique, approches du métabolisme urbain (analyse des flux de matières et des acteurs d’une filière), réalisation d’enquêtes, analyses multicritères, modélisation

Des connaissances de bases en dynamique des systèmes, indicateurs de résilience et approches low-tech sont fortement appréciées.

On attend de bonnes capacités de synthèse, de rédaction et de communication. Vous devrez savoir travailler en équipe en étant tout de même autonome sur votre travail.

Des connaissances sur la filière alimentaire seraient un plus.

Niveau de français requis: Intermédiaire supérieur: Vous pouvez utiliser la langue de manière efficace et vous exprimer précisément.
Niveau d’anglais requis: niveau B1 minimum

Modalités de fonctionnement de la thèse :

Directrice de thèse : Valérie Laforest

Co-encadrant de thèse : Eric PIATYSZEK et Audrey TANGUY

La thèse sera basée à Mines Saint-Etienne, Institut Henri Fayol, département Génie de l’Environnement pour les Organisation. ED SIS 488

Laboratoire d’appartenance : UMR 5600 Environnement Ville Société

International : une mobilité internationale de 3 à 6 mois est à prévoir pendant la durée de la thèse

Salaire : Salaire brut mensuel de 2310€ donc un net de 1856€

Modalités de candidature :

Les candidatures doivent comprendre :

CV + lettre de motivation
Notes du parcours académique des deux dernières années
Une ou deux lettres de recommandation
Contact du tuteur de stage de master

A envoyer à Eric Piatyszek (piatyszek@emse.fr) et mettre en sujet du mail: « Candidature thèse résilience 2022 » au plus tard le 21 avril 2022. Les entretiens se tiendront début mai.

Pour tout renseignement complémentaire : contacter laforest@emse.fr, piatyszek@emse.fr ou audrey.tanguy@emse.fr

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Recrutement : ingénieur d’étude conception de produit dans le cadre de la soutenabilité forte (CDD 3 ans)

^3/03/2022

Dans le cadre du projet de recherche D-TechnoSS, soutenu par l’Agence Nationale de la Recherche et dont l’Institut Fayol de Mines Saint-Etienne est partenaire, l’Université Technologique de Troyes recrute un(e) ingénieur(e) pour une durée de 3 ans (2022-2025) au sein de l’unité de recherche InSyTE (Interdisciplinary research on Society-Technology-Envionment interactions).

Il s’agira d’accompagner la mise en place des actions de recherche et évènements portés par les chercheurs du projet issus de trois établissements différents. Il-elle sera en support du travail des doctorants pour l’organisation d’expérimentations, de collectes/stockages et analyse/traitement de données, de la gestion des outils de collaboration et des livrables du projet. Il.elle aura aussi en charge le support à la coordination du projet et à sa gestion administrative et financière ainsi que la participation à la rédaction des livrables.

Profil du.de la candidat.e : il.elle devra être titulaire d’un diplôme Bac+5. Il.elle devra avoir la capacité de communiquer avec l’ensemble des personnes du projet et des évènements associés, que ce soit en français ou en anglais, à l’oral ou à l’écrit. Il.elle devra être autonome et organisé.e, tout en sachant gérer un reporting régulier au sein du projet.
Conditions et lieu d’exercice : le/la candidat.e sera recruté.e sur un poste d’ingénieur d’étude au sein de l’Université de Technologie de Troyes qui sera sa résidence professionnelle.

En bref, vous avez des compétences en développement durable et/ou sciences de la soutenabilité, vous êtes une personne sérieuse, motivée, autonome et aimant un travail collaboratif, postulez !

Date limite de candidature : 31 mars 2022
Début du contrat envisagé : 1er mai 2022 pour 3 ans

Contact : Envoyer CV + lettre de motivation à Nadège Troussier (nadege.troussier@utt.fr)

Pour en savoir plus.

Recrutement : Maître de conférence (F/H) en Recherche opérationnelle et génie industriel / génie mathématique dans le contexte de l’industrie du futur

^1/03/2022

Les dossiers de candidature sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE le 15 avril 2022.

Profil du candidat
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en Recherche opérationnelle ou en Génie industriel (27e ou 61e section du CNU). Une expérience significative en enseignement dans les domaines cités ci-après (moniteur, vacataire et/ou ATER) à un niveau de second ou troisième cycle sera appréciée. Pour cela, le candidat devra disposer d’une culture en recherche opérationnelle, en génie industriel ou en génie mathématique par sa formation initiale et/ou son expérience professionnelle et positionnera ses contributions en prenant en compte les transformations actuelles induites par l’industrie du futur. Des compétences complémentaires transversales seront appréciées pour contribuer à la dynamique forte de la thématique : intérêt et expérience dans les relations industrielles ; capacité à la collaboration et au travail en équipe ; capacité d’innovation basée sur une bonne ouverture intellectuelle et un intérêt (voire une première expérience) pour les dynamiques de montage de projets nationaux ou internationaux.
La maîtrise de l’anglais est indispensable. Compte tenu des projets de développement international de l’Ecole, une expérience internationale significative sera fortement appréciée. A défaut, une mobilité dans un établissement étranger partenaire devra être envisagée dans les trois années suivant le recrutement.

Missions
Enseignement

La mission d’enseignement consiste à assurer des cours, des travaux dirigés et pratiques, ainsi que des encadrements de projets et de stages, en priorité dans la formation d’Ingénieur Civil des Mines. Le candidat devra pouvoir couvrir un spectre large parmi les enseignements en recherche opérationnelle et en génie industriel ou en génie mathématique dispensés au sein de la formation initiale (modélisation mathématique pour l’aide à la décision, optimisation combinatoire, simulation à évènements discrets, gestion de production, lean manufacturing, logistique, analyse multicritère, statistiques industrielles et/ou analyse de données). Les enseignements pourront également concerner d’autres programmes de formation : master recherche Génie industriel, formation doctorale de l’EDSIS, formation continue et sous statut salarié, mastère spécialisé Management de la Transition Industrielle. Il devra pouvoir prendre en charge la responsabilité (à terme) de Groupe pédagogique (gestion de cours et des intervenants, définition des contenus, des emplois du temps).
La personne recrutée s’impliquera activement dans les équipes pédagogiques en charge des filières de formation citées ci-dessus. Par ailleurs, en collaboration avec l’équipe pédagogique actuelle, la personne recrutée devra s’impliquer dans le développement en cours de nouvelles formations dans le cadre des plateformes IT’mFactory et DIWII de Mines Saint Etienne sur l’industrie du futur. A ce titre, la conception de nouvelles activités et le développement de pédagogies innovantes, notamment grâce aux fonctionnalités du numérique pour des formations hybrides, sont partie intégrante de la mission d’enseignement.
Le candidat devra être en mesure de délivrer ses enseignements et éventuellement des MOOC en anglais.
Un volume horaire minimal annuel sera à assurer. La conception, l’encadrement et l’animation sont comptabilisées dans les activités d’enseignement.

Recherche

Le candidat recruté effectuera sa recherche dans l’axe Outils Décisionnels pour la Production et les Services (ODPS) du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS, UMR CNRS 6158).
Les activités de l’axe ODPS concernent ce qui est appelé Operations Management en anglais et qui consiste à utiliser au mieux certaines ressources pour réaliser des activités données, dans le cadre de systèmes organisationnels complexes. La démarche générale est d’une part de modéliser ces systèmes, d’autre part d’implémenter des méthodes aidant à la prise de décision. Pour l’implémentation, la compréhension des propriétés structurelles des problèmes abordés est essentielle. L’algorithmique développée au sein de l’axe, se complète donc souvent d’un travail d’analyse mathématique. Les contributions scientifiques sont principalement de trois ordres : (i) identifier des problématiques organisationnelles nouvelles pour lesquelles les modèles de la littérature ne peuvent pas directement être exploités, et proposer des modèles adaptés; (ii) comprendre les propriétés structurelles de ces modèles; (iii) vaincre les limites des schémas algorithmiques existants pour ces modèles. Sans pour autant exclure des dossiers de qualité, le candidat retenu devra développer des travaux sur les systèmes industriels au sein d’un des deux thèmes suivants du laboratoire (pour un descriptif complet de ces thèmes, voir le site du LIMOS : https://limos.fr) :

Le thème MOSM (Modélisation et Optimisation des Systèmes Manufacturiers) s’intéresse à
l’évaluation et à l’optimisation des organisations et processus industriels dans le contexte de
la production de biens manufacturés ou de services associés. Il couvre différents horizons
temporels et spatiaux de la chaîne logistique à l’atelier ou à la ligne de production.
Le thème CPS (Conception et Planification de Services) s’intéresse à la gestion des opérations,
à différents horizons temporels (stratégiques, tactiques, opérationnels, temps-réel), dans le
contexte de services tels que les services de transport ou logistiques.

Le candidat devra contribuer à renforcer les activités de recherche existantes. Une expérience complémentaire sur un ou des sujets suivants en lien avec l’industrie du futur serait appréciable : couplage entre méthodes d’optimisation et méthodes d’apprentissage, jumeaux numériques, systèmes industriels durables. Le candidat pourra s’appuyer sur les plateformes IT’mFactory et DIWII de Mines Saint Etienne pour valoriser ses travaux de recherche.
Ces missions s’exerceront sur le Campus de Saint-Etienne (42) de l’EMSE.

Dépôt de candidature

Offre de stage de master « Analyse et développement d’indicateurs en économie circulaire : Approche multi-échelles »

^2/02/2022

Contexte

Le département GEO et MRI en partenariat avec l’Ecole de Technologies Supérieures de Montréal et l’Université de SHERBROOKE développent au travers du projet SYNERGIE leurs activités de recherche sur le thème de l’économie circulaire. Dans le cadre de ce projet, Mines Saint-Etienne souhaite alimenter ses connaissances et analyses des indicateurs d’économie circulaire afin de structurer ses recherches et contribuer à l’évaluation méso et macro du niveau de circularité des territoires et pays.

Résultats attendus

Ce projet de stage a pour objectif, dans un premier temps d’identifier et de définir les différents indicateurs de circularité aux échelles méso et macro. Dans un deuxième temps, le/a stagiaire aura en charge d’identifier les modalités, contraintes et limites à leur application aux différentes échelles. Enfin le dernier objectif visera à proposer et tester sur différents territoires des panels d’indicateurs (existants et nouvellement créé) afin d’améliorer la prise de décision des acteurs locaux. .

Les étapes du stage sont :

1er livrable : Réaliser une revue de littérature des travaux existants et qui présentent les
principaux indicateurs existants en matière d’économie circulaire (échelle méso/macro)
2nd livrable : Analyse descriptive des indicateurs en matière de circularité, de leurs limites et contraintes d’application aux différentes échelles
3ième livrable : Construction et composition d’un panel d’indicateurs et applications sur différentes études de cas et échelles d’analyses

Candidature

Le dossier de candidature est à envoyer par courriel à villot@emse.fr avant le 28 février
et devra comporter :

Un CV et une lettre de motivation
Le relevé de notes du master M1 et du 1 er semestre M2 (si possible)
Merci de mettre comme sujet de votre mail : Candidature stage circularité 2022

#EVS #Coactis

Offre de stage de master « Montée en puissance agile et digitalisation »

^6/01/2022

Contexte

Les exigences changeantes des clients et les environnements commerciaux instables sont des défis pour les entreprises de produits/services. L’agilité devient un atout crucial pour les entreprises afin de suivre ce rythme et survivre à la concurrence.

L’agilité permet une réponse plus efficace et plus rapide aux changements. En ce sens, de nombreuses entreprises ont du mal à acquérir les capacités nécessaires pour assurer une fabrication et une prestation de services agiles. A défaut, les entreprises sont confrontées aux conséquences critiques de processus plus lents et de temps de cycle de mise sur le marché plus longs. Parmi les approches appropriées pour résoudre ce problème peuvent être citées, l’ingénierie simultanée pour accélérer le développement, gestion du temps et de la montée en cadence de production pour accélérer et améliorer le processus de montée en cadence (passage du prototype à la production en série).

Le stage vise à investiguer les pratiques, méthodes et outils d’accompagnement actuel de l’agilité : montée en puissance et montée en puissance agile, dans le secteur manufacturier, en particulier dans le contexte des PME et à la lumière des opportunités de numérisation. Le stage se déroulera dans le cadre du projet VARIETY (https://variety.wp.imt.fr/).

Un livrable majeur du stage est un examen complet de l’état de l’art basé sur les connaissances scientifiques la littérature et sur une enquête, qui devrait être conçue et menée. La question générale à traiter dans l’examen consiste à déterminer dans quelle mesure l’agilité et les pratiques, méthodes et outils de support de montée en puissance agiles utilisent le potentiel de numérisation. Cette question sera affinée et des sous-questions seront dérivées afin de guider le processus de vérification.

Compétences recherchées du candidat :

Management industriel, capacités d’analyse et de synthèse, capacités rédactionnelles.

Lieu : Mines Saint-Etienne.

Superviseur : Khaled Medini

Période : 5 à 6 mois à partir de février/mars 2022.

Salaire : 577€/mois (bourse).

Candidature :

Le dossier de candidature doit comprendre les éléments suivants : un bref curriculum vitae, une lettre de motivation, les relevés de notes des deux dernières années (y compris les résultats partiels du semestre en cours, le cas échéant).

Candidature et toute demande sont à adresser par mail à : khaled.medini@emse.fr

Date limite : 16 janvier 2022.

Consulter l’offre (en).

Offre de stage de master « Gestion de l’eau pour une ville durable »

^5/01/2022

Expérimentation d’une Toiture terrasse végétalisée et d’un Jardin de pluie urbain à l’Ecole des Mines de Saint-Etienne.

Contexte

L’Ecole des Mines de Saint-Etienne a profité de la construction d’une nouvelle chaufferie pour mettre en place une toiture terrasse végétalisée (TTV) se vidant par trop plein dans un Jardin de pluie Urbain (JPU) conçu par la société Source Urbaine. Ce dispositif par sa capacité à stocker in situ une partie des eaux de pluie, et d’évapotranspirer par les plantes qui le compose permet à la fois d’atténuer l’impact des pluies sur le ruissellement urbain mais aussi de contribuer au rafraichissement local urbain. Il contribue ainsi à rendre les villes plus résilientes aux pics de chaleur et aux inondations.

Dans le cadre d’un projet financé par l’Agence de l’Eau Loire Bretagne et regroupant Source Urbaine, la société Agrove (pour les aspects capteurs), l’Institut H. Fayol va suivre et modéliser ce dispositif afin de répondre à la question de recherche suivante : Est-il possible de réaliser un zéro rejet d’eaux pluviales sur une parcelle équipée d’une TTV couplée à un JPU ? Des études antérieures ont pu montrer qu’une TTV seule permet d’abattre 70% des eaux pluviales, mais jusqu’à présent jamais un tel dispositif couplant TTV et JPU n’a été suivi.

La TTV et le JPU ont été achevés le 15 novembre 2021 et l’installation des capteurs (station météo, capteurs de niveau, d’humidité) a été réalisée le 19.

Mission du stage

L’étudiant devra assurer et mettre en place le suivi des mesures acquises sur la TTV/JPU, et mener des réflexions couplant données acquises et modélisation. Dans le détail :

Mission 1 : Métrologie.

Suivi du fonctionnement des capteurs : calibration, validation de la cohérence générale, de l’exactitude des mesures.
Collecte des mesures et mise en forme des fichiers de données. Mise en place de procédures sous Excel afin de faire des bilans simples (bilan événementiel, journalier, mensuel, annuel) du fonctionnement hydrique.

Mission 2 : Modélisation

Réaliser un état de l’art des modèles hydriques des TTV
Etude de certains modèles (notamment Urbis de L’INSA de Lyon)
Développement d’un modèle ad-hoc pour représenter le fonctionnement du système TTV-JPU. Calage.

Informations diverses.

Localisation : le stage se déroulera à l’Ecole des mines de Saint-Etienne, 158 cours fauriel 42023 Saint-Etienne.

Durée : La durée du stage est de 5 mois répartis sur le printemps/été 2022.

Rémunération : Environ 600 euros/mois.

Contact – CV et lettre de motivation à envoyer à : Eric Piatyszek, piatyszek@emse.fr

Offre de stage master recherche « Sobriété Numérique dans les PME et ETI »

^16/12/2021

Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet SOBRIT financé par la Fondation Crédit Agricole Loire Haute-Loire, porté par quatre enseignants-chercheurs de MRI. L’objectif du projet est de développer une étude visant à mieux comprendre l’adoption de pratiques responsables dans le domaine du numérique (sobriété numérique).

Objectif du stage

L’objectif de ce stage de master sera de participer à la démarche qualitative conjointement avec l’équipe de chercheurs en charge du projet SobrIT.

Missions à réaliser dans le cadre du stage

Réalisation une revue bibliographique sur la sobriété numérique et son adoption
Organisation d’études de cas : prise de rendez-vous, recueil de données secondaires
Réalisation d’entretiens en entreprise
Analyse des données
Rédaction de documents de synthèse pour les entreprises étudiées
Communication des résultats obtenus auprès de différentes instances : réunions de projet, présentation aux départements de l’Institut Fayol …

Profil recherché

Le stage s’adresse à des étudiants de niveau Master 2 recherche (de préférence) en sciences de gestion, qui ont un intérêt pour les domaines de l’environnement et du numérique. Une expérience en approche qualitative est un atout mais pas un pré-requis.

Profil souhaité : Intérêt pour le lien entre objets techniques et appropriation dans les usages. Connaissances en sciences de gestion sur les outils de gestion, sur les relations individus / outils et technologies qui souhaitent travailler dans une approche qualitative.

Comment candidater

Envoyez votre CV et votre lettre de motivation à dubruc@emse.fr avant le 17 janvier 2021, en mettant « candidature stage SobrIT » dans l’objet du mail.

Des entretiens seront organisés en présentiel ou en visio-conférence.

#Coactis

Offre de stage master « Bilan environnemental du machine learning par analyse du cycle de vie»

^16/12/2021

Ce stage s’inscrit dans un Atelier Thématique multidisciplinaire de l’Institut Fayol de l’Ecole des Mines de Saint-Etienne, intitulé BENUR (Bilan Environnemental pour un Numérique Responsable). Cette initiative rassemble des compétences de plusieurs départements de l’Institut Fayol et vise à faire un bilan des connaissances ainsi qu’à développer une méthode d’évaluation environnementale appliquée aux objets numériques, dans une perspective de sobriété.

L’objectif de ce stage est de contribuer au développement d’une méthode d’évaluation environnementale du machine learning, par analyse du cycle de vie (ACV). L’ACV est une méthode reconnue et normée d’évaluation des impacts environnementaux de produits et de services, qui considère tout leur cycle de vie. Plus spécifiquement, ce stage visera à faire une comparaison des impacts environnementaux d’un outil de machine learning avec ceux d’un scénario de référence, sans machine learning (par exemple, avec du digital labor). L’objet d’étude retenu pour le stage sera l’un des outils de e-commerce développés par OpenStudio (moteur de recommandation, prédiction de stocks, segmentation marketing, détection de fraudes, etc).

Missions à réaliser dans le cadre du stage

Réaliser une revue bibliographique sur l’évaluation environnementale appliquée à des
objets numériques, et plus spécifiquement à des cas d’utilisation de machine learning
Sur la base de cette revue bibliographique, d’échanges avec des enseignants chercheurs en IA et les experts d’OpenStudio, choisir le cas d’usage qui constituera le
cas d’étude du stage
Appliquer la méthode ACV au cas d’usage préalablement défini et au scénario de
référence (définition du champ d’étude, collecte des données chez OpenStudio et dans
la littérature, estimation des impacts environnementaux, interprétation des résultats)
Fournir des recommandations d’usage qui soient compréhensibles et pertinentes pour
les parties prenantes du projet
Communiquer les résultats obtenus auprès des départements de l’Institut Fayol et de
OpenStudio

Comment candidater
Envoyer CV et lettre de motivation à audrey.tanguy@emse.fr, victor.charpenay@emse.fr, julien.de-benedittis@emse.fr avant le 30 janvier 2021, en mettant « candidature stage
BENUR » dans l’objet du mail.
Des entretiens seront organisés en présentiel ou en visio-conférence.

Offre de stage de master «Les enjeux de l’économie circulaire dans l’espace Francophone»

^15/12/2021

Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche financé par L’Institut de la Francophonie pour le Développement Durable (IFDD). L’objectif du projet est de proposer une analyse permettant de mieux comprendre les enjeux, les opportunités, les risques, de l’économie circulaire pour les pays francophones, en particulier les pays en développement.

L’objectif de ce stage de master sera de contribuer à la réalisation de l’ouvrage sur « les enjeux de l’économie circulaire dans l’espace francophone ».

Missions à réaliser dans le cadre du stage
– Réaliser une revue de littérature sur l’économie circulaire en focalisant la recherche sur les thématiques présentant un intérêt pour les enseignants chercheurs de l’institut Fayol de Mines Saint Etienne dans le cadre des objectifs de l’ouvrage. Une première phase d’identification des enjeux de l’EC pour les pays du Sud en ciblant sur les questionnements prioritaires sera également attendue.
– Recueillir et traiter les intentions d’articles en vue de leurs analyses
– Contribuer à la structuration des chapitres pilotés par Mines Saint Etienne.
– Contribuer à la réalisation du rapport intermédiaire (prévu pour mai 2022)
– Contribuer à la coordination des réunions avec les partenaires et réaliser les compte-rendus.

Pour candidater
Envoyez votre CV et votre lettre de motivation à michelle.mongo@emse.fr avant le 20 janvier 2022, en mettant « candidature stage Francophonie » dans l’objet du mail.
Des entretiens seront organisés en présentiel ou en visio-conférence.

#Coactis

Offre post-doctorat en sciences de données : NLP, deep-clustering, classification et deep learning appliqués à l’analyse des défauts en production micro-électronique

19/10/2021 par Florent BREUIL

Problématique, Objectifs et Mission de recherche

La spécificité d’un laboratoire d’analyse des défaillances est d’opérer un certain nombre de tâches de diagnostic électriques, physiques et chimiques, sur les supports micro-électroniques qui contiennent les composants électroniques susceptibles d’être atteint par un défaut (défaillance). Lors de cette analyse, la succession des tâches de diagnostic dépend des résultats observés jusqu’à l’étape t ; la décision pour le choix de l’étape de diagnostic suivant t+1 dépend des résultats obtenus avant la phase t, et de l’expertise humaine. Ce processus complet de diagnostic, appliqué à un support électronique sur lequel un défaut a été observé, peut être vu comme un parcours sur un graphe de décision où chaque nœud est un choix parmi un ensemble d’alternatives possibles (alternatives : quelle est l’étape de diagnostic suivante à réaliser ?). Les résultats de chaque tâche de diagnostic se présentent sous la forme de données variées (notamment d’importantes bases de données d’imagerie par microscopies diverses, de signaux physiques, de mesures, de données textuelles …) qui sont utilisées par l’analyste pour la construction de son diagnostic final : une hypothèse explicative de la défaillance analysée.

En collaboration avec un doctorant et avec l’équipe de recherche, le post-doctorant sera en situation d’assurer le pilotage opérationnel du déroulement de certaines des tâches scientifiques à réaliser durant le projet. Le post-doctorant prendra lui-même en charge les travaux relevant de l’apprentissage supervisés. Les travaux scientifiques à développer viseront à la fois des avancées scientifiques et théoriques et la réalisation de preuves de concepts démontrées à partir de données réalistes issues du milieu industriel, dans le but de favoriser l’intégration ultérieure des résultats par les industriels.

Le post-doctorant travaillera notamment sur les tâches suivantes, qui s’appuieront sur la mise à disposition de données industrielles historiques résultant de la sauvegarde de processus complets d’analyse de défaillance (depuis la requête de diagnostic, jusqu’au diagnostic final) :

Appliquer des techniques NLP (prétraitement, vectorisation, etc.) et de réduction de dimension (e.g. Variational Auto-Encoder (VAE), Multiple Correspondence Analysis (MCA), etc.) dans le but d’optimiser la représentation de l’espace de décision formé essentiellement de données textuelles et catégorielles.
Mobiliser les techniques de clustering, de classification et de deep learning dans le but de déterminer des liens de corrélations entre d’une part (i) l’ensemble des données représentant la demande initiale de diagnostic et d’autre part (ii) l’ensemble des données représentant le diagnostic final résultant des analyses. Ces travaux supposent de traiter des données industrielles pour la plupart catégorielles ou textuelles, et d’analyser comparativement les performances de plusieurs techniques possibles pour l’identification de ces corrélations.
Articuler puis intégrer les résultats précédents, avec un deuxième volet de travaux en cours de développement par un doctorant de l’équipe de recherche, qui mobilise cette fois ci non plus les données liées au diagnostic final, mais les données liées aux résultats de chaque phase intermédiaire de diagnostic.

Profil du candidat

Le candidat en post-doctorat devra disposer des compétences initiales de niveau ingénieur/M2 dans le domaine des mathématiques appliquées, avec une orientation vers les sciences des données, les modèles probabilistes, le machine learning, le deep learning. Il devra avoir soutenu sa thèse au moment du démarrage de poste (les candidats ‘ingénieur de recherche’, non titulaires de doctorat mais avec une forte expérience dans le domaine peuvent nous contacter directement).

Un parcours de recherche et des expériences dans un ou plusieurs des domaines suivants seront appréciées :

Mathématiques appliquées, orientées vers l’analyse et le traitement des données ;
Science des données, Machine learning, Deep learning, identification de modèles.
Capacités à traiter des données qualitatives et/ou textuelles
Maitriser les langages de programmation : Python et R.
Apprentissage supervisé, Clustering, Classication
Motivation pour l’application des méthodes développées, notamment pour le diagnostic en contexte industriel.

Bien sûr un intérêt ou des expériences complémentaires en lien avec l’industrie de la microélectronique seront également appréciées. Une capacité à publier en revue scientifique, ainsi qu’un bon niveau d’anglais sont attendus.

Les dossiers de candidature sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE le 30 novembre 2021 au plus tard

URL de dépôt de candidature : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/postdoctorat-en-sciences-de-donnees-institut-henri-fayol

Pour en savoir plus

Pr Xavier BOUCHER , tel(Tel: +33 (0)4 77 42 01 33, boucher@emse.fr

Pr. Mireille BATTON-HUBERT, Tel: +33 (0)4 77 42 00 93, mireille.batton-hubert@emse.fr

Consulter l’offre.

Envoyer CV + lettre de motivation + copie ou attestation du diplôme à déposer sur la plateforme recruitee.com.

Offre de poste : Ingénieur.e en Economie Circulaire et valorisation des déchets plastiques

^22/09/2021

La composante Mines Saint-Etienne du laboratoire UMR 5600 Environnement Ville Société recrute un Ingénieur de Recherche en Economie Circulaire et valorisation des déchets plastiques.

Le poste sera rattaché au département Génie de l’Environnement et des Organisations de l’Institut Henri Fayol, département membre du Laboratoire CNRS UMR 5600 Environnement Ville et Société (EVS). Les activités de recherche du département Génie de l’Environnement et des Organisations de l’Institut Fayol s’inscrivent dans la stratégie d’Industrialisation durable des territoires de l’Institut Fayol en apportant les compétences relatives à l’amélioration des performances environnementales, industrielles et économiques des systèmes de production, des organisations et des territoires.

La finalité du projet dans lequel sera impliqué le/a candidat.e est de mettre en commun les forces de l’IMT (IMT Nord Europe, IMT Mines Alès, IMT Albi) pour (1) développer un cadre méthodologique permettant d’accompagner des stratégies d’économie circulaire relatifs à un déchet comprenant notamment l’évaluation de son impact environnemental (2) contribuer au montage d’un projet d’envergure.

Votre mission :

Vous aurez en charge de contribuer au montage d’un projet européen en économie circulaire et valorisation des déchets. Il est proposé de développer ce cadre méthodologique autour du sujet de la valorisation du plastique comme matières premières secondaires pour le génie civil, sur lequel de nombreuses compétences complémentaires ont déjà été identifiées au sein de l’IMT (IMT Nord Europe, IMT Mines Alès, IMT Albi).

Ainsi deux volets (recherche et montage/gestion de projet) constituent la mission :

Mettre en commun les forces de l’IMT pour développer un cadre méthodologique permettant d’accompagner des stratégies d’économie circulaire relatifs à un déchet comprenant notamment l’évaluation de son impact environnemental.
- Rechercher la bibliographie sur le thème du projet et en faire une synthèse
- Préciser les questionnements en apportant des éléments de réponses au regard de la bibliographie existante sur le sujet
- Mener des enquêtes auprès de chercheurs, d’industriels et d’acteurs territoriaux français et étrangers
- Proposer des premiers éléments de réponses méthodologiques et techniques de la démarche
Contribution au montage d’un projet d’envergure (nous visons un projet européen)
- Développement d’une dynamique collective et d’un positionnement pour exploiter les synergies entre écoles
- Activation d’un réseau de partenaires potentiels français et étrangers (IMT, industriels, d’acteurs territoriaux)
- Proposition d’un squelette de projet de recherche collaboratifs structurants

Le poste sera basé à Mines Saint Etienne, sous la responsabilité du Pr Valérie Laforest.

Il engage les équipes de la thématique prioritaire de l’IMT EnR2 : Mines Saint-Etienne, IMT Nord-Europe et IMT Mines Alès.

La personne recrutée pourra être amenée faire des séjours dans les différentes équipes impliquées dans le projet. La fréquence et la durée sont à déterminer.

Profil du/de la candidat.e :

Le.a candidat.e devra avoir obtenu au moins un niveau M2 Ingénieur ou Master (docteur accepté) dans généraliste ou dans le domaine du génie de l’environnement, Génie Civil, géographie et aménagement ou tout autre domaine en lien avec le sujet.

Il est préférable qu’il/elle aura des connaissances et compétences en économie circulaire ou en écologie industrielle et territoriale.

Le.a candidat.e doit avoir un niveau de français suffisant pour pouvoir réaliser des enquêtes auprès de chercheurs, d’industriels et d’acteurs territoriaux.

Modalités de candidature et informations complémentaires :

Le poste est à pourvoir avant la fin de l’année.

Offre de thèse : Méthodologie d’aide à la décision pour la conception et le pilotage de systèmes manufacturiers durables

^5/08/2021

Un sujet de thèse proposé dans le cadre d’un projet Carnot en collaboration entre Mines Saint-Étienne et l’IMT Atlantique.

La date limite de candidature : 30 septembre 2021.

L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie d’aide à la décision s’appuyant sur un ensemble de critères permettant d’optimiser les trois dimensions de la durabilité en s’inscrivant dans une démarche d’économie circulaire:

(1) l’environnement, dans une optique d’écologie industrielle et territoriale en intégrant les questions liées aux impacts environnementaux de l’installation industrielle sur le territoire, mais également à la spatialisation de ces impacts dont ceux relatifs à l’écosystème industriel en prenant en considération la chaîne de valeur,

(2) la responsabilité sociétale des entreprises (RSE) au travers de la notion émergente de responsabilité numérique des entreprises (cf. Plateforme nationale RSE, 2020 et 2021), incluant la prise en compte des facteurs humains et des conditions de travail,

(3) la gestion de la performance économique tout au long du cycle de vie dans un contexte d’incertitudes (évolutions du marché et des normes) à travers les reconfigurations du système industriel.

La première étape consistera à faire un état de l’art des problèmes de décision se posant pour la conception et le pilotage des systèmes reconfigurables (en anglais Reconfigurable Manufacturing Systems, RMS) ainsi que des critères existants. Cette étude permettra de vérifier l’adéquation des différents critères de la littérature avec les différentes étapes du cycle de vie du système de production, et d’identifier les besoins éventuels de proposer de nouveaux critères pour couvrir toutes les dimensions de la durabilité. Sur la base de l’ensemble des critères définis pour chaque problème de décision identifié, un schéma algorithmique sera alors à proposer pour permettre l’optimisation multiobjectif de la durabilité des systèmes de production manufacturiers.

Recrutement : Maître Assistant Associé/ post doc en Science des Données et Mathématiques appliquées Pour l’Industrie 4.0

^5/08/2021

Les dossiers de candidature sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE le 24/08/2021 au plus tard

Créé en 2011, l’Institut Henri Fayol fédère l’ensemble de ses équipes d’enseignants chercheurs en mathématiques, génie industriel, informatique, environnement et en management autour des thématiques de l’efficience, de la résilience et de la durabilité de l’industrie et des territoires du futur. Dans une perspective de développement durable et de responsabilité sociétale, l’efficience et la résilience des entreprises et des territoires dans lesquels elles s’insèrent, doivent en effet être envisagées non seulement sur le plan technique et économique, mais aussi au niveau social, environnemental. Deux plateformes technologiques ont été développées pour valider, promouvoir et enseigner le travail effectué au sein de l’institut dans des conditions quasi réelles. La première est dédiée au territoire du futur (Plateforme Territoire ) et la seconde à l’industrie du futur (Plateforme IT’M Factory). Au sein de cet institut, le département Génie Mathématique et Industriel (GMI) s’intéresse aux modèles de décision et aux sciences des données, abordés en particulier au travers de la probabilité, la statistique, l’optimisation et la recherche opérationnelle, liés aux méthodes quantitatives de résolution de problèmes qui sous-tendent la conception et l’optimisation de systèmes réels et complexes.

Plus particulièrement, les activités de recherche des enseignants chercheurs du département GMI (Génie Mathématique et Industriel) sont développées au sein du LIMOS. Elles sont centrées sur le développement de solutions mathématiques pour l’aide à la décision, comme la prévision, la modélisation et l’optimisation de systèmes continus ou procès discrets. Ces domaines scientifiques sont ceux des probabilités, des statistiques, des Sciences de données, de la méta-modélisation pour l’estimation (thème Données, Services et Intelligence – DSI – de l’axe SIC), de la modélisation et de l’optimisation qu’elle soit continue (axe MAAD) ou discrète (axe ODPS du LIMOS), locale et ou globale. Les activités de recherche sont soutenues par de nombreuses collaborations scientifiques au travers d’outils phares, notamment de 3 chaires de recherche – chaire ValaDoE – chaire Corenstock – consortium Ciroquo ( ex chaire OQUAIDO). Elles s’appuient sur des compétences mathématiques pour la résolution de problèmes autour notamment de la méta-modélisation, de l’optimisation, et de la théorie de la décision en lien avec la simulation et la prise en compte de l’incertitude. Il s’agit alors d’intégrer la diversité et la dimension de données disponibles, remontées au travers des différents services et/ou réseaux de capteurs. L’objet est de valoriser cette donnée et d’adapter les outils de prévision, de simulation et d’optimisation pour l’industrie notamment au service de la prise de décision ; cette
dernière se décline souvent dans un cadre combinant à la fois des problématiques de systèmes continus et de process discrets.

Profil du candidat et critères d’évaluation
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat Mathématiques appliquées ou en Science des données.
Pour la recherche
L’objectif de l’enseignant-chercheur contractuel est de contribuer aux travaux en Science des données réalisés au sein du LIMOS pour répondre aux questionnements en termes de prévision dans le domaine de la fiabilité et/ou du contrôle, de la conception optimale et/ou de l’aide à la décision en lien étroit avec les problématiques sous-jacentes à l’industrie du futur.
Un des axes forts attendus mais non restrictifs sur ce poste, concerne le développement d’approches de modélisation stochastique communes à la prise en compte de données temporelles, multivariées, qualitatives ou qualitatives et souvent incertaines. Ce travail sera mené conjointement aux différents projets déployés dans l’équipe en lien avec des questionnements industriels.
La contribution en recherche pourra être faite sous différentes formes : des développements théoriques, des applications et développements de prototype (packages dans différents langages scripts comme R, Matlab, Python…) s’inscrivant dans la plateforme IT’mFactory ou la plateforme DIWII sur le site de Lyon Charbonnière. Il est également attendu que ces contributions fassent l’objet de publications.

Liste non exhaustive de sujets potentiels pouvant être considérés:
– Apprentissage statistique sur flux de données (Stream data) ;
– Science et analyse de donnée pour données hétérogènes ;
– Modélisation statistique de données coûteuses, de données volumineuses ;
– Modélisation statistique et données fonctionnelles ;
– Méta-modélisation stochastique et numérique ;
– Modélisation de l’incertitude ;
– Optimisation et théorie de la décision ;
– Optimisation en grandes dimensions dans le flux de données ;

Contribution à l’enseignement
Le candidat doit être capable de couvrir un spectre relativement large dans l’enseignement des mathématiques réalisé en formation initiale du cycle Ingénieur Civil des Mines dans les domaines des méthodes numériques, probabilités et statistiques, science des données.
Le candidat recruté effectuera sa recherche au sein du laboratoire LIMOS UMR 6158 et il se verra confier les missions suivantes :
– Développement de l’activité de recherche, direction et supervision des travaux scientifiques associés (masters, .. etc.).
– Construire et animer un réseau de partenariats actifs avec des entreprises et des laboratoires de référence au niveau national et international,
– Renforcer la légitimité et l’influence de l’équipe par la promotion académique des travaux réalisés (publications, conférences), l’organisation d’événements et de congrès, les échanges avec des professeurs étrangers de renom, etc.
– Consolider et amplifier l’activité contractuelle en matière de transfert de connaissances et de résultats obtenus auprès du monde économique.

Dépôt de candidature

Post-doc 24 mois: Optimisation dynamique pour l’ordonnancement d’atelier

^3/08/2021

Objectif du Post-doc

Le projet Easy Smart Factory est porté par l’entreprise Astrée Software, éditeur du MES (Manufacturing Execution System) AquiWeb. Il vise à définir un nouvel outil de pilotage des systèmes de production, avec un principe de boutique en ligne, où les usagers peuvent acquérir une solution de « MES as a Service ». Cet outil ambitionne d’intégrer un algorithme d’optimisation dynamique pour l’ordonnancement. En effet, les méthodes actuellement implémentées dans la solution déployée chez les clients permettent la définition d’ordonnancements dans un contexte purement prédictif au travers du solveur OptaPlanner. Cependant, les systèmes de production sont soumis à de nombreuses contraintes telles que l’évolution du marché et le comportement des clients ainsi que des événements aléatoires ou imprévus, que cela soit des durées d’opérations variables, des indisponibilités sur une ressource, de nouveaux ordres de fabrication à écouler, etc.
Cela nécessite de la part des industriels d’être en capacité d’anticiper et de réagir rapidement aux différentes demandes.

Parmi les approches envisageables, l’optimisation dynamique a la particularité d’utiliser le temps entre deux événements pour suivre l’évolution de la solution et anticiper la future solution à considérer. Bien qu’il existe des travaux de recherche sur l’application d’algorithmes d’optimisation dynamique, ils concernent très majoritairement des problèmes continus et aucun de ces travaux ne concerne des problèmes réels d’ordonnancement d’atelier, tel que vu dans l’état de l’art (Chibani 2015). De par ce caractère original, un certain nombre de verrous peuvent être mentionnés parmi lesquels la myopie à laquelle sont confrontés les algorithmes traitant de problèmes dynamiques (i.e. à une date t il est très difficile de déterminer précisément quelles vont être les données futures). Un des moyens de pallier cette contrainte consiste à intégrer des outils de prévision et/ou de mémorisation au sein des algorithmes d’optimisation dynamique (Nguyen, Yang, and Branke 2012). Ces approches de prévisions peuvent reposer sur des outils de machine learning, et d’intelligence artificielle de manière plus générale, mais leur pertinence dépend grandement de la nature des problèmes considérés.
Il est donc nécessaire d’identifier dans un premier temps les méthodes d’apprentissage les plus appropriées à un couplage avec un algorithme d’optimisation dynamique dans le cadre de l’ordonnancement d’atelier. De plus, une des classes de méthodes appropriées pour l’optimisation dynamique concerne les algorithmes évolutionnaires (Bosman and La Poutré 2007). La question du couplage algorithme évolutionnaire et intelligence artificielle est encore un champ de recherche complètement ouvert. Un autre verrou concerne la fréquence des réordonnancements : trop souvent et l’atelier sera déstabilisé, trop peu et les dérives en temps risquent de s’accentuer. Ces questions seront donc au cœur de ce sujet de post-doctorat.

https://institutminestelecom.recruitee.com/o/postdoctorante-en-economie-circulaire-cdd-laboratoire-environnement-ville-et-societe-cnrs-umr-5600

Recrutement d’un.e Post-Doctorant.e en Economie Circulaire

^2/08/2021

Travail proposé

Ce projet propose de mettre en commun les forces de l’IMT pour développer un cadre méthodologique permettant d’accompagner des stratégies d’économie circulaire relatifs à un déchet comprenant notamment l’évaluation de son impact environnemental. Les compétences de Mines Saint-Etienne et IMT Mines Alès sur les flux, l’écologie industrielle et territoriale, les jeux d’acteurs, la dynamique territoriale, les démarches d’évaluation environnementale combinées aux approchent déjà menées sur les sédiments à IMT Lille Douai seront les points de départ de cette méthodologie. Ces approches complémentaires permettent de travailler sur différents types de déchets en visant à gérer les flux de déchets et leur métabolisme, tout en s’assurant de l’efficience environnementale au travers de la valorisation et recirculation des flux sur un territoire. En outre, l’étude des jeux d’acteurs et des potentiels territoriaux seront étudiés.

Le projet visera à s’appuyer sur un cas d’usage concret avec un ancrage territorial (entreprises et collectivités)

Le rôle du/ de la post-doctorant.e sera de :

Rechercher la bibliographie sur le thème du projet et en faire une synthèse
Préciser les questionnements en apportant des éléments de réponses au regard de la bibliographie existante sur le sujet
Mener des enquêtes auprès de chercheurs, d’industriels et d’acteurs territoriaux français et étrangers
Proposer des premiers éléments de réponses méthodologiques et techniques de la démarche

Résultats attendus

Cette action repose sur les étapes suivantes :

Développement d’une dynamique collective et d’un positionnement pour exploiter les synergies entre écoles
Activation d’un réseau de partenaires potentiels français et étrangers (IMT, industriels, d’acteurs territoriaux)
Structuration du cadre méthodologique
Identification des verrous scientifiques et industriels conjoints
Appui sur un premier cas d’usage (Plastique)
Proposition d’un squelette de projet de recherche collaboratifs structurants
Ecriture d’articles scientifiques sur la revue de littérature et sur la démarche scientifique proposée
Présentation dans le cadre d’un séminaire ou d’une conférence

Profil du candidat

Le.a candidat.e devra avoir obtenu un doctorat dans le domaine du génie de l’environnement, Génie Civil, géographie et aménagement ou tout autre domaine en lien avec le sujet.

Il/elle aura des connaissances et compétences en économie circulaire ou en écologie industrielle et territoriale.

Le.a candidat.e doit avoir un niveau de français suffisant pour pouvoir réaliser des enquêtes auprès de chercheurs, d’industriels et d’acteurs territoriaux.

Les dossiers de candidature sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE le 23/08/2021 au plus tard URL de dépôt de candidature :

Consulter la fiche de poste

Offre de poste : CDD maître-assistant associé/ post doc en Génie Industriel « Systèmes Industriels Agiles et Durables pour l’Industrie du Futur »

^6/07/2021

Lieu
Mines Saint-Etienne – Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (CNRS UMR 6158), Institut Henri FAYOL

Poste
Le poste proposé est ouvert au sein du département GEO avec des activités de recherches développées dans l’UMR CNRS 6158 LIMOS (Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes) qui regroupe notamment l’ensemble des chercheurs en Génie Industriels de MSE. L’ambition du département GEO est d’apporter des solutions nouvelles en matière de modélisation, d’évaluation, de simulation et d’analyse des processus industriels et des systèmes territoriaux dans un double contexte d’industrie et de territoire durables.
L’originalité du département réside dans la double compétence et la double vision entre Sciences du Génie Industriel et Sciences de l’Environnement.
Les thématiques de recherche en Génie Industriel, développées par les enseignants-chercheurs de l’Institut Fayol au sein du LIMOS portent sur la modélisation, la conception et le pilotage des systèmes industriels dans un contexte d’industrie du futur et s’intéressent à 3 grandes problématiques:

La reconfigurabilité et l’agilité des systèmes de production : l’orientation sans cesse plus marquée vers une variété et une personnalisation très poussée des systèmes produits/services pose des challenges majeurs de gestion de la diversité des processus industriels, de flexibilité et d’agilité des systèmes de production.
Les systèmes industriels durables : la transition écologique et durable est au cœur des problématiques de transformation industrielle actuelle, avec un rôle de leadership de l’Europe dans ce domaine. Cela ouvre des perspectives multiples (Evaluation et pilotage des performance durables, Régulation de la
consommation d’énergie, Conception de systèmes de production durables, Logistique inverse et économie circulaire pour l’industrie, Facteurs humains et sociétaux en systèmes de production, …).
La transformation des modes de pilotage industriel : la performance des entreprises est maintenant évaluée sur plusieurs dimensions (économique, mais aussi environnementale, sociale, …) et les leviers d’amélioration de cette performance sont profondément renouvelés (lean, digitalisation, internet des objets, organisations virtuelles, réseaux collaboratifs, …).

Pour renforcer ses compétences, l’école des mines recrute un Maître Assistant Associé/ post doc en Génie Industriel dans le domaine des Systèmes Industriels Agiles et Durables pour l’industrie 4.0.

Profil du candidat
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en Génie Industriel (61e section du CNU). Une expérience significative en enseignement dans les domaines cités ci-après (moniteur, vacataire et/ou ATER) à un niveau de second ou troisième cycle sera appréciée. La qualification CNU n’est pas requise.
La personne recrutée développera ses recherches dans le domaine des Systèmes Industriels Agiles et Durables.
Au sein de l’Institut FAYOL, ses activités viseront donc à renforcer en priorité les thématiques « Reconfigurabilité et agilité des systèmes de production » ainsi que « Systèmes industriels durables » citées en introduction. Ses activités de recherche s’inscriront dans l’axe « Outils Décisionnels pour la Production et les Services » du LIMOS UMR 6158 du CNRS.
Pour cela, le candidat devra disposer d’une culture en génie industriel par sa formation initiale et/ou son expérience professionnelle et positionnera ses contributions dans les domaines requis en prenant en compte la transformation actuelle des modèles industriels dans un contexte d’industrie du futur.
La maîtrise de l’anglais est indispensable. Compte tenu des projets de développement international de l’Ecole, une expérience internationale significative sera fortement appréciée. Des compétences transversales sont attendues pour contribuer à la dynamique forte de la thématique en Génie Industriel : intérêt et expérience dans les relations industrielles ; capacité à la collaboration et au travail en équipe ; capacité d’innovation basée sur une bonne ouverture intellectuelle et un intérêt (voire une première expérience) pour les dynamiques de montage de projets nationaux ou internationaux.

Les dossiers de candidature sont à déposer sur la plateforme RECRUITEE le 24/08/2021 au plus tard.