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

 

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

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#LIMOS


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

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.

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

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#EVS


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

 

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.

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#LIMOS


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

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.

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Dépôt de candidature

#LIMOS


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

 

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.

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#LIMOS


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

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.

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.

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 :

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

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#EVS


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

 

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.

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#LIMOS


Chaire Industrielle Corenstock : appel à candidature pour une thèse en pilotage des systèmes de production sous contrainte énergétique

29/04/2021

Sujet : Méthodes d’optimisation pour la conception et le pilotage des systèmes de production sous contrainte énergétique

Contexte industriel
La chaire industrielle Corenstock est née de la collaboration entre l’école des Mines de Saint-Etienne, l’IMT-Lille-Douai et l’entreprise ELM Leblanc (filiale du groupe Bosch). Cette chaire vise à s’intéresser à l’efficience énergétique des ballons d’eau chaude durant leur cycle de vie. Dans une vision systémique de l’efficience énergétique, les caractéristiques énergétiques sont alors à prendre en compte non seulement pour maîtriser le comportement des éléments de stockage d’eau chaude après mise en service, mais également pour maîtriser la consommation d’énergie durant le processus industriel de fabrication. C’est sur ce dernier point que porte le présent sujet de thèse, qui se déroulera à Mines Saint Etienne. Définir la phase de production des ballons d’eau chaude du futur passe par la définition des procédés et des paramètres de mise en œuvre des éléments, en fonction des contraintes de conception et des matériaux à disposition et dans une optique d’efficience énergétique autant qu’économique [1]. En complément des choix de procédés, l’efficience énergétique est très sensible à l’organisation et la gestion des flux de production. À l’heure de l’industrie du futur, les systèmes de production industriels se dotent actuellement de capacité de flexibilité et de régulation de la consommation d’énergie susceptibles de contribuer à l’efficience recherchée [2]. De plus, le contexte de production de l’entreprise partenaire est marqué par des contraintes importantes de flexibilité et de réactivité de programme de fabrication, où l’efficience énergétique devient un paramètre de régulation, afin d’adapter la production aux variations des conditions d’utilisation de l’énergie (par exemple des périodes d’effacement) par des stratégies de pilotage réactif [3]. L’enjeu industriel est la réadaptation du système à des changements très réactifs, en maintenant l’efficience énergétique.

Laboratoires d’accueil : UMR de rattachement LIMOS, UMR CNRS 6158, Mines Saint-Etienne

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Offre de poste : Maître Assistant Associé en Intelligence Artificielle et Sciences des Données

28/04/2021

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

Profil du candidat et critères d’évaluation
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en Intelligence Artificielle ou d’un doctorat en Science des données. Le candidat doit être spécialisé dans un domaine couvert par au moins un des départements et connaître au moins les modèles, les technologies utilisés dans l’autre. L’objectif de l’enseignant-chercheur nouvellement embauché est de contribuer à la frontière entre les travaux en intelligence artificielle menés au sein du département ISI et ceux en science des données menés au sein du département GMI.
– Département ISI : Système multi-agents (Modèles, architectures et algorithmes pour la coordination décentralisée de systèmes décisionnels autonomes, simulation multi-agents) ; Représentation et raisonnement des connaissances (graphe de connaissances, Web sémantique).
– Département GMI : Modélisation statistique (méta-modélisation) de données coûteuses, de données volumineuses, de données fonctionnelles ; méta-modélisation stochastique et numérique ; Optimisation avec incertitude.

Liste non exhaustive de sujets potentiels :
– Apprentissage machine et distribution
– L’apprentissage machine et la représentation et le raisonnement des connaissances
– Méta-modèle et simulation multi-agents
– Modélisation de l’incertitude
– Optimisation et théorie de la décision
– Optimisation en grandes dimensions dans le flux de données
– Analyse des données

Date de prise de fonction souhaitée : 1er octobre 2021

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Chaire Industrielle Corenstock : appel à candidature pour une thèse en Intelligence Artificielle & Optimisation Multicritère

28/04/2021

Contexte industriel

La thèse s’inscrit dans un partenariat fort avec elm.leblanc, le leader français du confort thermique qui conçoit et fabrique en France des solutions de chauffage et de production d’eau chaude gaz et aux énergies renouvelables, dans un souci d’apporter des solutions technologiques en vue d’offrir le meilleur rapport qualité/prix aux utilisateurs. Pour atteindre ces objectifs, une dynamique d’innovation est cultivée au sein du centre de recherche et développement de l’entreprise.

Le chauffage, la production et le stockage d’eau chaude représentent la majeure partie des dépenses énergétiques des foyers. La fonction de stockage quel que soit le système de chauffage, constitue un élément clé pour réguler la consommation d’énergie et le confort. Dans cette perspective, l’entreprise elm.leblanc cherche à créer l’élément de stockage d’eau chaude sanitaire du futur, qui soit plus performant d’un point de vue énergétique, moins coûteux en matières premières, recyclable, auto-adaptatif et intelligent en fonction des besoins de l’utilisateur final et plus durable grâce à une conception adaptée et un meilleur contrôle pour un fonctionnement optimal. Ce projet d’ampleur répond aux enjeux stratégiques que tout industriel doit relever : innover de manière responsable en prenant en compte, dès la phase de conception, le contexte d’utilisation du produit pour s’adapter à son utilisateur, tout en anticipant la fin de son cycle de vie dans une approche d’économie circulaire.

Laboratoires d’accueil :

  • IMT Lille Douai, Centre de recherche de Douai, CERI Systèmes Numériques.
  • Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, Institut Henri Fayol.

Offre de thèse : Service ramp-up management considering sustainability and risks

13/04/2021

The thesis work will be structured as follows:

  • Analyse the context of service in the manufacturing sector and in particular in additive manufacturing
    and in healthcare sector. This will rely on scientific literature and on surveys among relevant
    practitioners.
  • Study and apply principles of agile project management to the context of ramp-up/ramp-down
    management in service domain.
  • Study the integration of sustainability indicators into risk management to assess ramp-up/ramp-down
    strategies.
  • Analyse simulation approaches to select the most appropriate one.s and build a simulation model to
    assess ramp-up/ramp-down strategies.

From a scientific point of view, the thesis will allow a breakthrough from a conceptual and methodological point
of view on the convergences between the objectives of sustainability, customer orientation and economic growth.
Among the expected deliverables from the thesis, can be cited the following:

  • A pool of best practices for (service) ramp-up management derived from industrial uses cases and
    scientific literature review.
  • A framework consisting of a guideline and a software tool (implementing the simulation model) for
    service ramp-up projects management.
  • A proof of concept from additive manufacturing (and healthcare) sectors.

Applications are open until April 30

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Offre Post-Doctorant.e en Economie Circulaire

12/04/2021

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.

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

Profil du candidat
Le.a candidat.e devra avoir obtenu un doctorat dans le domaine du génie de l’environnement/Génie Civil 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.


Proposition de thèse financée (EMSE-UTT)

Dans le cadre du projet de recherche D-TechnoSS financé par l’Agence Nationale de la Recherche « Design for Sustainability », l’Ecole des Mines de Saint Etienne et l’Université Technologique de Troyes recrutent un(e) doctorant(e) pour une durée de 3 ans (2021-2024).

  • Objectif : ce projet de recherche s’intéresse à la co-conception (entreprises/consommateurs) de produits intégrant les enjeux de soutenabilité. L’objectif de la thèse consiste (1) à explorer les méthodes de conception les plus adaptées à un contexte de soutenabilité forte et (2) à introduire les leviers d’action pour une consommation plus soutenable (proposés par un autre doctorant du projet) dès les actions et décisions de conception.
  • Méthodologie : Sur la base d’une analyse de l’état de l’art et d’entretiens sur le Design for Sustainability, les méthodes les plus adaptées à une posture de soutenabilité forte seront sélectionnées. Elles seront expérimentées dans le cadre de situations de conception participative et permettront de comparer les effets de ces méthodologies de conception sur l’évolution des pratiques et l’impact sur la conscience, les comportements et les usages. Le but est d’étudier environ 3 démarches ou méthodologies comme par exemple l’écoconception, l’ingénierie frugale et une démarche « lowtech ». Le choix sera à confirmer par le doctorant à la suite de son travail d’état de l’art. En suivant la Design Research Methodology (DRM), des expérimentations permettront de proposer un modèle de métrique pour l’évaluation scientifique des impacts technologiques à 4 échelles de pratiques (individuelle, entreprise, régionale et planétaire) et de temporalités (court terme, moyen terme et long terme). Comme recommandé dans la DRM, cette proposition sera testée dans un second temps par des expérimentations de validation dans des situations de conception.
  • Profil du candidat : il devra être titulaire d’un master en ingénierie de la conception avec des connaissances de base sur l’écoconception, l’évaluation environnementale ou la conception pour la soutenabilité (Design for Sustainability)
  • Encadrement de la thèse: cette thèse sera co-encadrée par Valérie Laforest, Natacha Gondran (EMSE) de l’Institut Fayol / UMR 5600 EVS et Nadège Troussier (UTT) de l’Institut Charles Delaunay – CREIDD.
  • Conditions et lieu d’exercice: le candidat dépendra de l’école doctorale ED 488 SIS Sciences Ingénierie et Santé dans la spécialité Sciences et Génie de l’Environnement. La thèse se déroulera principalement à Mines Saint-Etienne sur son site stéphanois avec des périodes de séjour sur Troyes (UTT).

Date limite de candidature : 30 avril 2021
Contact : Envoyer CV + lettre de motivation  Valérie Laforest (laforest@emse.fr)


Concours maître-assistant en Evaluation environnementale – Ecologie industrielle
Laboratoire Environnement Ville et Société (CNRS UMR 5600)
Institut Henri FAYOL

Profil du candidat et critères d’évaluation
Le.la candidat.e devra être titulaire d’un doctorat dans le domaine des Sciences et génie de l’environnement, dans une section cohérente avec le profil décrit, 62ème section CNU en priorité, d’autres sections telle que la 24ème section CNU peuvent aussi être pertinentes selon la nature des travaux déjà réalisés. Une qualification aux fonctions de Maître de Conférences en section 62 ou 24 n’est pas formellement requise. Elle constituera cependant un élément d’appréciation positive de la candidature.
Les compétences requises pour le poste s’articulent autour :
– des méthodes d’évaluation environnementale telles que l’ACV (outils OpenLCA, GaBi, etc )
– de l’écologie industrielle et territoriale (métabolisme territorial, MFA, etc.)
Une expérience significative en enseignement dans les domaines précités (moniteur, vacataire et/ou ATER) à un niveau de second ou troisième cycle sera appréciée.
Des compétences en analyse et traitement de données (ex : Analyse multicritères, analyse statistique, langage et logiciel R) et en traitement spatial de l’information (utilisation des SIG) dans un contexte d’aide à la décision seraient un plus.
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.
Compte tenu des orientations mentionnées plus haut, plusieurs caractères seront des atouts importants :
– L’attrait pour le travail en équipe,
– L’intérêt pour les relations industrielles, le transfert et l’innovation
– Un fort attrait pour l’interdisciplinarité et notamment la transition écologique
– Le bon sens pratique, l’ouverture et la curiosité intellectuelle
– La qualité de la communication orale et écrite

Date de prise de fonction souhaitée : 1er octobre 2021

Date de prise de fonction souhaitée : 1er octobre 2021

Pour en savoir plus
Pour tous renseignements sur le poste, s’adresser à :

Valérie Laforest, Responsable du département Génie de l’Environnement et des Organisations, laforest@emse.fr, tel : +33 (0)4 77 42 66 21

Natacha Gondran , Responsable de la composante MSE du laboratoire UMR5600, gondran@emse.fr, tel : +33 (0)4 77 42 01 75

Olivier Boissier,  Directeur de centre, boissier@emse.fr, tel : +33 (0)4 77 42 66 14

Pour tout renseignement administratif, s’adresser à :
Elodie EXBRAYAT

Tel + 33 (0)4 77 42 00 81
Mel : elodie.exbrayat@emse.fr

Consulter l’offre : MSE_FAYOL_concours_maître_assistant_evaluation_environnementale

Déposer une candidature : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/concours-maitre-assistant-en-evaluation-environnementale


Offre de thèse en partenariat avec le CSTB : “Rénovation énergétique d’un territoire”Sujet : Evaluation du potentiel de rénovation énergétique d’un territoire au regard des MTD dans le cadre de démarches de massification

Contexte et Descriptif 
Depuis plusieurs années, la France est engagée dans une Stratégie Nationale Bas Carbone (SNBC) visant à la réduction des émissions de GES d’un facteur 4 à l’horizon 2050. Le secteur du Bâtiment du fait de sa contribution aux émissions carbonées (environ 27% en scope 2 ; 33% en scope 3) porte des objectifs ambitieux jalonnés sur les trois prochaines décennies (-15% d’énergie finale en 2023 (PPE), -28% en 2030 (SNBC), tous les bâtiments au niveau BBC d’ici 2050 (LTECV)). Face à ces attentes, une stratégie de massification de la rénovation énergétique se dessine. Si l’ambition est forte et régulièrement affirmée, la mise en oeuvre pose de nombreuses questions portant à la fois sur les performances réelles atteignables par bâti en l’état des connaissances et pratiques mais aussi sur le potentiel effectif de rénovation de nos territoires. Autrement dit, la dynamique actuelle de rénovation et les niveaux obtenus, mêmes massifiés, permettront-ils dans des conditions économiques raisonnables d’atteindre les objectifs souhaités ?

Objectif 
Cette thèse de doctorat a pour objectif d’évaluer le potentiel de rénovation énergétique du parc de logements à une échelle territoriale. La question de recherche associée peut être exprimée de la manière suivante : « Dans le cadre d’une massification de la rénovation énergétique du parc de logements à l’échelle territoriale et en l’état actuel des techniques et connaissances : Quel est le potentiel d’économie d’énergie réel atteignable et quels compromis (technique, économique, environnementale) atteindre entre échelles micro (bâti) et macro (territoire) ».

Profil du candidat 
De formation Ingénieur ou Universitaire (Master) ayant une expérience en recherche.
Domaines de compétences : Outils statistiques (R), outils géographiques (QGIS), approche multicritères, analyse de données, thermique du bâtiment, énergie.
Equipe d’encadrement :
Laboratoire de recherche d’accueil :

  • Institut Henri Fayol (UMR5600 EVS), Département Génie de l’Environnement et des Organisations. Ecole doctorale de Saint-Etienne 488 SIS
  • CSTB, Division Réhabilitation et Gestion de Parc, Direction Energie Environnement,

Directrice de thèse : Valérie LAFOREST (Directrice de recherche, HDR, Mines Saint-Etienne, UMR 5600 EVS)
Co-encadrant de thèse : Jonathan VILLOT (Mines Saint-Etienne, UMR 5600 EVS), Mathieu RIVALAIN (CSTB)
En outre, un comité de thèse sera constitué et impliquera des partenaires du monde économique et des académiques (exemple : Loire Habitat, ENTPE, OPERENE, Lyon Métropole Habitat, GIS EEDEMS (dont le CSTB et EMSE sont membres)).

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Offre : Post-doctorat en sciences de données : graphes probabilistes et classification appliqués à l’analyse des défauts en production micro-électronique

Contexte scientifique et industriel

Ce post-doctorat s’inscrit dans le cadre du projet européen FA4.0, en collaboration avec les équipes de STMicroelectronics sur Grenoble (Grenoble Reliability & Analysis Laboratory). Plus précisément, le projet vise à créer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle développées pour transformer et améliorer les pratiques industrielles au sein d’un service particulier de l’entreprise : le laboratoire d’analyse des défaillances.
Ce laboratoire est un maillon essentiel de la production industrielle, en charge d’analyser et de diagnostiquer les problèmes de qualité et de défaillance qui apparaissent dans les processus de production de wafers microélectroniques (fabrication de micro-puces) et de produits complexes.
L’analyse des défaillances tout au long de la chaîne de valeur à partir d’une puce, est une condition préalable à l’amélioration de la fiabilité et de la qualité et donc de la compétitivité des dispositifs électroniques, en particulier sur le marché de l’automobile et de l’industrie pour les applications exigeantes en matière de fiabilité et de sécurité. La forte progression de la numérisation et de l’automatisation offre un formidable potentiel pour mieux maîtriser la fiabilité des produits de haute technologie qui sont basés sur des systèmes électroniques de plus en plus complexes.
Grâce à l’apport du digital, l’objectif du projet est donc de transformer les pratiques actuelles du laboratoire d’analyse de défaillance, en mobilisant les techniques du machine learning. Ces techniques permettent d’enrichir
la capacité explicative des modèles statistiques, par une capacité renforcée à discriminer les causes possibles de non fiabilité et à prendre en compte leurs interactions. Plus généralement, le projet s’inscrit dans les travaux sur l’efficacité du diagnostic par apprentissage, en particulier par classification.

Problématique, Objectifs et Mission de recherche
La spécificité d’un laboratoire d’analyse des défaillances est d’opérer un certain nombre de tests 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 d’exploration dépend des résultats observés jusqu’à l’étape t ; la décision pour le choix de l’étape de test suivant t+1 dépend des résultats obtenus avant la phase t, et de l’expertise humaine. Ce 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 d’analyse suivante à réaliser ?). Les résultats des analyses et ou des tests 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 au cours du processus d’analyse du défaut.

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Proposition sujet de thèse : Processus 4.0 pour l’analyse des défaillances en production microélectronique

Contexte

Cette thèse se développe dans le cadre du projet européen FA4.0, en collaboration avec les équipes de STMicroelectronics sur Grenoble (Grenoble Reliability & Analysis Laboratory). Plus précisément, le projet vise à déployer des solutions d’Intelligence Artificielle développée dans une perspective ‘Industrie du Futur’ pour transformer et améliorer les pratiques industrielles au sein d’un service particulier de l’entreprise : le laboratoire d’analyse des défaillances. Ce laboratoire est un maillon essentiel de la production industrielle, en charge d’analyser et de diagnostiquer les problèmes de qualité et de défaillance qui apparaissent dans les processus de production de wafers micro-électroniques (fabrication de micro-puces) et de produits complexes.

L’analyse des défaillances tout au long de la chaîne de valeur à partir d’une puce, est une condition préalable à l’amélioration de la fiabilité et de la qualité et donc de la compétitivité des dispositifs électroniques, en particulier sur le marché de l’automobile et de l’industrie pour les applications exigeantes en matière de fiabilité et de sécurité. La forte progression de la numérisation et de l’automatisation, offre un formidable potentiel pour mieux maîtriser la fiabilité des produits de haute technologie qui sont basés sur des systèmes électroniques de plus en plus complexes.

Les nouveaux concepts comme la conduite autonome représentent le défi technologique le plus élevé pour les composants électroniques, qui malgré leur complexité extrême, doivent fonctionner quotidiennement de manière fiable et sécurisée. La garantie de fiabilité est donc extrêmement critique, au niveau des composants électroniques et du système. Les risques de fiabilité ne peuvent être maîtrisés que par une caractérisation et une analyse efficiente des défaillances liées au processus et par un contrôle global des incertitudes le long de la chaîne couvrant la conception, la fabrication et la gestion de la qualité des composants.

Grâce à l’apport du digital, l’objectif du projet est donc de transformer les pratiques actuelles du laboratoire d’analyse de défaillance, en mobilisant les techniques d’intelligence artificielle du domaine du machine learning. Ces techniques permettent d’enrichir la capacité explicative des modèles statistiques, par une capacité renforcée à discriminer les causes possibles de non fiabilité et à prendre en compte leurs interactions.

Profil du candidat

Master français ou européen de recherche ou bien Ingénieur (Généraliste ou Sciences des données) avec possibilité d’équivalence Master recherche (première expérience de projet recherche). Nous recherchons à couvrir une ou bien plusieurs des compétences suivantes :

  • Mathématiques appliquées, orientée vers l’analyse des données et l’aide à la décision
  • Science des données, Machine learning, Process mining
  • Recherche opérationnelle, Aide à la décision, Optimisation multicritères.
  • Culture en génie industriel, Process industriel, Systèmes de production

Bien sûr un intérêt ou des expériences complémentaires en lien avec l’industrie de la microélectronique seront également appréciées.

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Concours de Maître de conférences en Science des Données et Mathématiques Appliquées

Institut Henri FAYOL

Les activités de recherche du département GMI (Génie Mathématique et Industriel)1 sont centrées sur le développement de solutions mathématiques pour l’aide à la décision (probabilités, statistiques, optimisation, méta-modélisation, méthodes numériques pour la résolution de systèmes, recherche opérationnelle). Le département GMI est fortement impliqué dans la plateforme Industrie du Futur, IT’mFactory2, du programme stratégique de l’école Mines Saint-Etienne Tech, mais se positionne également sur les thématiques phare de l’IMT relevant de la Transition Numérique avec notamment le Data Analytics et l’IA3.

Profil du candidat et critères d’évaluation
La personne recrutée viendra renforcer les compétences du département GMI, sur le thème Science des données et Mathématiques Appliquées. Le candidat devra disposer d’une compétence avérée dans un ou plusieurs domaines suivants :

– L’apprentissage statistique automatique,
– Le traitement des données volumineuses ou hétérogènes,
– L’analyse des données non fiables,
– Les modèles probabilistes pour les données rares ou onéreuses,
– La maitrise statistique des procédés,
– L’optimisation stochastique ou la méta-modélisation,
– L’identification ou le contrôle optimal liés aux modèles directs ou inverses.
Une sensibilisation aux spécificités liées aux données fonctionnelles, spatio-temporelles ou catégorielles sera appréciée.

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Concours de professeur 2ème classe en Science des Données et Mathématiques Appliquées

Institut Henri FAYOL

Les activités de recherche du département GMI (Génie Mathématique et Industriel) sont centrées sur le développement de solutions mathématiques pour l’aide à la décision (probabilités, statistiques, optimisation, méta-modélisation, méthodes numériques pour la résolution de systèmes, recherche opérationnelle). Le département GMI est notamment fortement impliqué dans la plateforme IT’mFactory du programme stratégique de l’école Mines Saint-Etienne Tech. Cette plateforme contient l’ensemble des services (BE, Méthodes, IT, …) et ateliers (fabrication, Assemblage, Conditionnement, …) représentatif d’une PME, et permet de présenter les marqueurs forts de l’industrie du futur. L’ensemble des process décrits permet notamment de générer des données temps réel qui peuvent être stockées, filtrées, analysées pour les intégrer dans des processus de décision (KPI, machine learning, IA, …).

Profil du candidat
La personne recrutée viendra piloter la thématique Science des données et Mathématiques Appliquées au sein du département GMI. Le candidat devra disposer d’une expertise reconnue dans un ou plusieurs domaines suivants : – L’apprentissage statistique automatique, – Le traitement des données volumineuses ou hétérogènes, – L’analyse des données non fiables, – Les modèles probabilistes pour les données rares ou onéreuses, – La maitrise statistique des procédés, – L’optimisation stochastique ou la méta-modélisation, – L’identification ou le contrôle optimal liés aux modèles directs ou inverses.
Une bonne connaissance des spécificités liées aux données fonctionnelles, spatio-temporelles ou catégorielles sera appréciée. De même, la capacité à faire du lien avec les enseignants-chercheurs en Optimisation combinatoire ou en Recherche opérationnelle serait un plus.
Le candidat devra être titulaire d’une Habilitation à Diriger des Recherches dans l’un des domaines précités. La qualification aux fonctions de professeur des universités n’est pas nécessaire mais une qualification par la section CNU 26, 27 ou 61 sera appréciée.
La personne recrutée sera amenée à développer un programme de recherche original impliquant les enseignants chercheurs du département.

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.

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Concours maître-assistant en Evaluation environnementale

Institut Henri FAYOL
Laboratoire Environnement Ville et Société (CNRS UMR 5600)

Le poste sera rattaché au département Génie de l’Environnement et des Organisations, membre du Laboratoire CNRS UMR 5600 Environnement Ville et Société (EVS).
L’ambition du département 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 ville durables. L’originalité du département réside dans la double compétence et la double vision entre Sciences de l’Environnement et Sciences du Génie Industriel. Les thèmes relevant plus particulièrement des Sciences de l’environnement et s’inscrivant majoritairement dans l’atelier 2 – Flux, Circulation, Matières, Energies, Déchets et Territoires de l’UMR 5600 (Environnement, Ville et Société) sont :
– « Evaluation des pressions et des impacts environnementaux »
– « Intégration de stratégies d’écologie industrielle et territoriale résiliente»
Les verrous scientifiques abordés sont la définition et la création d’indicateurs de pression ou d’impact environnementaux lisibles et compréhensibles, l’adaptation aux différentes échelles et objets et l’intégration de stratégies d’écologie industrielle et territoriale résiliente.
Pour renforcer les compétences de ce département, Mines Saint-Etienne recrute un Maître Assistant en Evaluation environnementale.

Profil du candidat et critères d’évaluation

Le candidat devra être titulaire d’un doctorat dans le domaine des Sciences et génie de l’environnement, dans une section cohérente avec le profil décrit, 62ème section CNU en priorité, d’autres sections telle que la 24ème section CNU peuvent aussi être pertinentes selon la nature des travaux déjà réalisés. Une qualification aux fonctions de Maître de Conférences en section 62 ou 24 n’est pas formellement requise. Elle constituera cependant un élément d’appréciation positive de la candidature.
Les compétences requises pour le poste s’articulent autour :
– des méthodes d’évaluation environnementale telle que l’ACV (outils OpenLCA, GaBi, etc )
– de l’écologie industrielle et territoriale (métabolisme territorial, MFA, etc.)
Des compétences en analyse et traitement de données (ex : Analyse multicritères, analyse statistique) dans un contexte d’aide à la décision seraient un plus.
Une expérience significative en enseignement dans les domaines précités (moniteur, vacataire et/ou ATER) à un niveau de second ou troisième cycle sera appréciée.
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.
Compte tenu des orientations mentionnées plus haut, plusieurs caractères seront des atouts importants :
– L’attrait pour le travail en équipe,
– L’intérêt pour les relations industrielles, le transfert et l’innovation
– Un fort attrait pour l’interdisciplinarité
– Le bon sens pratique, l’ouverture et la curiosité intellectuelle
– La qualité de la communication orale et écrite

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Pré-annonce de l’ouverture de deux Concours de Professeur 2ème classe et de Maitre de conférences (MC)

Concours ouvert pour la rentrée 2020 – candidature printemps 2020 Modalités de candidature seront précisées lors de la parution officielle du poste et sur le site IMT.

Profils recherchés

Les activités de recherche du département GMI (Génie Mathématique et Industriel) sont centrées sur le développement de solutions mathématiques pour l’aide à la décision (probabilités, statistiques, optimisation, méta-modélisation, méthodes numériques pour la résolution de systèmes, recherche opérationnelle). Le département GMI est fortement impliqué à la fois dans le programme stratégique de l’école Mines Saint-Etienne Tech avec la plateforme Industrie du Futur,  IT’mFactory, et sur les thématiques phare de l’IMT relevant de la Transition Numérique avec notamment le Data Analytics et l’IA.

Les personnes recrutées viendront renforcer les compétences du département GMI, sur le thème Science des données et Mathématiques Appliquées et devront disposer d’une compétence avérée dans un ou plusieurs domaines suivants :

  • L’apprentissage statistique automatique,
  • Le traitement des données volumineuses ou hétérogènes,
  •  L’analyse des données non fiables,
  • Les modèles probabilistes pour les données rares ou onéreuses,
  • La maitrise statistique des procédés,
  • L’optimisation stochastique ou la méta-modélisation,
  • L’identification ou le contrôle optimal liés aux modèles directs ou inverses.

Une sensibilisation voire une  bonne connaissance des spécificités liées aux données fonctionnelles, spatio-temporelles ou catégorielles sera appréciée.

En savoir plus sur le concours de Maitre de conférences

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Poste de maître – assistant associé (CDD 12 mois) systèmes logistiques durables

La personne recrutée participera aux activités de recherche et d’enseignement du département « Génie de l’environnement et des organisations » de l’institut Henri Fayol et des thématiques de recherche pluri-département sur la conception, planification et évaluation de systèmes logistiques durables. La personne recrutée devra être capable d’innovations méthodologiques tout en s’appuyant sur des applications pratiques.


Offre d’emploi d’ingénieur en évaluation environnementale

Le labEx IMU recrute un·e ingénieur·e, pour un CDD de 12 mois, à partir de septembre 2019, qui travaillera au sein de la composante Mines Saint-Etienne de l’UMR 5600 EVS.

La mission principale de l’ingénieur sera de développer un modèle d’évaluation environnementale des différentes filières de traitement des déchets ménagers mises en place par le Grand Lyon, incluant la mobilité des ménages et les flux des entreprises et collectivités associés à la gestion des déchets. L’approche choisie est l’analyse en cycle de vie simplifiée.

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Les candidatures doivent parvenir par e-mail avant le 30/04/2019 minuit.


Ouverture d’un concours de Maitre -assistant (équivalent d’un maitre de conférence en Université) en Mathématiques Appliquées pour la Science des Données 2019 MINES saint-Etienne

L’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (MSE), École de l’Institut Mines Télécom, sous tutelle du Ministère de l’Économie, de l’Industrie et du Numérique est chargée de missions de formation, de recherche et d’innovation, de transfert vers l’industrie et de culture scientifique,  technique et industrielle.

L’institut Henri Fayol est un centre de formation et de recherche qui regroupe les enseignants-chercheurs de Mines Saint-Étienne en mathématiques appliquées, informatique, génie industriel, environnement et management autour du thème de la performance globale des entreprises. Il est organisé en quatre départements dont l’un est dédié au Génie mathématique et (Génie) industriel (GMI). Les enseignants-chercheurs de GMI sont membres du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS, UMR 6158 CNRS/MSE/Univ Clermont Auvergne) qui regroupe 188 personnes (dont 90 permanents) et dont Mines Saint- Étienne est l’une des tutelles.

Les activités de recherche du département GMI (Génie Mathématique et Industriel) sont centrées sur le développement de solutions mathématiques pour l’aide à la décision (probabilités, statistiques, optimisation, méta modélisation, méthodes numériques pour la résolution de systèmes, recherche opérationnelle).

Pour renforcer les compétences du département GMI, Mines Saint-Etienne recrute un maître-assistant en Mathématiques Appliquées pour la Science des Données ( profils sections 26 – 61), en lien avec l’identification et la conception optimale de systèmes industriels.

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Plusieurs informations:

– La date limite de candidature est fixée au 30 avril 2019
– Seules les candidatures par envoi postal seront recevables (cachet de la poste fait foi)
– Les candidats doivent être ressortissants d’un pays de l’union européenne au jour du dépôt de leur candidature

Pour en savoir plus
Pour tous renseignements sur le poste, s’adresser à :
•    Directeur de l’institut Henri Fayol : Bruno LEGER
Tel + 33 (0)4 77 49 97 37
Mel: bruno.leger@emse.fr

•    Responsable de département : Pr. Mireille BATTON-HUBERT
Tel +33 (0)4 77 42 00 93
Mel: Mireille.BATTON-HUBERT@emse.fr

Pour tous renseignements administratifs, s’adresser à :
Élodie EXBRAYAT
Tel + 33 (0)4 77 42 00 81
Mel: elodie.exbrayat@emse.fr


Offre de Post-doc en Science de la Donnée et Ontologies pour les données énergétiques statistiques (F/H)

CONTEXTE
La Chaire VALADoE (2018-2022) est un projet innovant impliquant IMT Atlantique, Mines Saint-Étienne, Télécom ParisTech. Elle vise à capter et à décliner toutes les formes de valeur ajoutée digitale autour de la gestion des données de l’énergie (thermique, électrique, potentiellement couplées), au service des sites industriels et des territoires. Cette structure a pour objectif de faire converger les connaissances issues du monde académique et le savoir-faire d’industriels du monde l’énergie.
Ce projet innovant de recherche devrait démarrer fin 2018 pour une durée de 4 ans, et permettre d’accompagner les acteurs (industries, PME et collectivités) vers une transformation ‘smart’ des réseaux énergétiques et d’une évolution du marché des services énergétiques dans un contexte de transformation numérique et de réindustrialisation des territoires.
L’institut Henri Fayol de Mines Saint-Étienne est un centre de recherche qui associe un panel de compétences complémentaires autour des Mathématiques pour l’aide à la décision, de l’Informatique et des Systèmes Intelligents, des Performances des systèmes de production et des territoires et du génie industriel. Ce dernier apportera son savoir-faire sur la conception et la modélisation des systèmes énergétiques en réseaux, les nouveaux paradigmes des TIC, la mesure, la gestion de l’information, le contrôle et l’automatisation, ainsi que les approches socio-technologiques des différentes solutions technologiques du monde de l’énergie.
La personne sera recrutée sur un poste de Maître Assistant Associé, qui pourra être transformé en post-doctorat dans le cadre du projet VALADoE.

ACTIVITES
La personne recrutée travaillera avec les chercheurs de l’équipe Mathématiques Appliquées (GMI) et l’équipe Informatique et Systèmes Intelligents (ISI). Selon son profil, il participera soit : A/ à l’identification et propositions de méthodes mathématiques pour représenter, caractériser, et qualifier la donnée, à l’aide de méthodes issues de l’analyse de données, du traitement du signal, des séries chronologiques… soit B/ à l’identification et propositions de modèles et technologies de représentation des connaissances pour les domaines mentionnés ci-dessus.
L’objectif in fine est d’identifier le haut potentiel d’information que constitue la source de données liée au déploiement massif de capteurs, et ainsi valoriser la donnée pour mieux décider, optimiser et simuler la gestion de la ressource énergétique.

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Proposition de thèse : Prise en compte de l’incertitude multi échelle pour l’aide à la décision

Dépôt des candidatures par email à  exbrayat@emse.fr  avant le 10 mai 2017

Contexte scientifique et objectifs
Les sciences environnementales et notamment l’évaluation des risques naturels utilisent largement la modélisation numérique pour des phénomènes physiques comme les écoulements gravitaires (torrent ou avalanches). L’utilisation intensive de ces modèles à base de résolution numérique de systèmes d’EDP (dits modèles complets), pose le problème de la propagation des incertitudes traitées comme la partie stochastique des grandeurs d’intérêt ; cependant ces codes ne fonctionnent qu’avec des paramètres et/ou variables issues d’estimations empiriques ou qualitatives par dire d’expert. Lorsque cette information n’est plus assimilable à une donnée fréquentiste observable (soit : la variabilité et la confiance ne sont plus de type probabiliste) des choix de représentation de la composante imprécise de l’information doivent être faits. Pour ces données qualitatives ordinales ou non, de nature souvent imprécises ou vagues on parle d’incertitude épistémique.
Plusieurs travaux, récents (Tacnet 2009, Carladous 2017) montrent que les théories des possibilités, et du Raisonnement Évidentiel pour représenter l’imperfection de l’information, la propager et aider à décider, sont applicables en gestion de risque et d’efficacité d’ouvrages. L’usage classique des codes déterministes ne permet pas d’intégrer d’autres formes d’incertitude. De récents travaux ont permis d’intégrer par des modèles dits hydrides à la fois des distributions de probabilités et de possibilités (Baudrit 2005, Despouy et al. 2012). D’autre part, l’utilisation de plusieurs simulateurs utilisant des données imparfaites peut être vue comme un consortium d’ ‘experts’ (dits sources de données) dont on peut attendre soit une convergence, soit une redondance soit un conflit de résultats. Les techniques dites de fusion permettent alors de fournir un degré d’ignorance sur les différentes convergences d’avis.
Il s’agit alors dans ce projet de thèse d’intégrer l’imprécision ou/et l’incertitude multi échelle dans le cadre de l’aide à la décision : 1) au niveau de son utilisation dans des simulateurs (propagation d’incertitude) mais aussi 2) sa traçabilité (son devenir dans et au travers de la simulation à base de raisonnement ou d’EDP) 3) ainsi que l’exploitation de cette information pour l’aide à la décision en sortie de modèles.

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Proposition de thèse : Evaluation multicritère et multi-objectif des performances à l’échelle locale des entreprises au regard des Meilleures Techniques Disponibles

IMPORTANT : Le dossier de candidature devra comprendre un CV, une lettre de motivation, au minimum une lettre de recommandation et les coordonnées de contact pour recommandation.

Ce projet de thèse s’inscrit dans la thématique « Evaluation environnementale / MTD » du département Génie de l’Environnement et des Organisations. Il fait suite aux travaux de recherche sur la période 2013–2016 engagés avec des industriels (EDF) et institutions françaises (INERIS) et européennes (bureau de l’IPPC – Séville) sur l’identification des techniques dites MTD à l’échelle nationale et internationale.

Ce travail de thèse fera appel à différentes compétences scientifiques transverses à l’institut Henri Fayol :

  • Evaluation environnementale et MTD / département Génie de l’Environnement et des organisations
  • Analyse multicritère et multiobjectifs, traitement et analyse de données, optimisation et construction de scénarios de référence.

Dépôt des candidatures par email à laforest@emse.fr avant le 23 avril 2017

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Offre d’emploi : Concours maître-assistant en Génie Industriel spécialité Supply Chain Management

L’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (MSE), École de l’Institut Mines Télécom, sous tutelle du Ministère de l’Économie, de l’Industrie et du Numérique est chargée de missions de formation, de recherche et d’innovation, de transfert vers l’industrie et de culture scientifique, technique et industrielle.

Le poste sera rattaché au département Génie de l’Environnement et des organisations qui s’inscrit dans une perspective de performance économique, environnementale et industrielle des Systèmes et Organisations.

L’ambition du département 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 ville durables. L’originalité du département réside dans la double compétence et la double vision entre Sciences de l’Environnement et Sciences du Génie Industriel. Cette approche bi-disciplinaire est structurée en 4 thèmes relevant majoritairement de l’atelier 2 – Flux, Circulation, Matières, Energies, Déchets et Territoires de l’UMR 5600 (Environnement, Ville et Société). Les verrous scientifiques associés sont : évaluation de la performance durable d’un modèle économique ; organisation, planification et gestion des chaînes logistiques avec une logique collaborative et multi-acteurs ; définition et création d’indicateurs de pression ou d’impact environnementaux lisibles et compréhensibles, et adaptation aux différentes échelles et objets ; identification de la vulnérabilité des organisations et de leur pouvoir de résilience.

  • Thème « Evaluation des pressions et des impacts environnementaux »
  • Thème : « Résilience et soutenabilité du territoire »
  •  Thème « Chaines logistiques et territoire »
  •  Thème « Mutation industrielle vers le service »

Pour renforcer les compétences de ce département, l’école des mines recrute un Maître Assistant en Génie Industriel dans la spécialité Supply Chain management.

Date limite de candidature : 23 avril 2017.

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Offre d’emploi : Concours maître-assistant en sciences de gestion – spécialité systèmes d’information / innovation

La personne recrutée s’impliquera activement dans les équipes pédagogiques en charge des filières de formation. À ce titre, la conception de nouvelles activités et le développement de pédagogies innovantes, notamment grâce aux fonctionnalités du numérique, sont partie intégrante de la mission d’enseignement.
Le candidat devra être en mesure de délivrer ses enseignements et éventuellement de concevoir des MOOC en anglais. Un volume horaire minimal annuel sera à assurer. Les activités de conception, d’encadrement et d’animation sont prises en compte dans celui-ci.

Critères d’évaluation de la personne recrutée Activités d’enseignement, insertion dans le projet de l’équipe, du centre et du laboratoire de recherche, contribution au projet stratégique de l’Ecole, production scientifique (qualité et nombre de publications dans des
revues de rang A au sens de l’HCERES), recherche partenariale (partenariats industriels directs, recherche collaborative, accompagnement de start-ups …) et partenariats internationaux constitueront les principaux éléments d’évaluation du maître-assistant recruté.
Celui-ci devra être capable de soutenir une Habilitation à Diriger des Recherches dans les 5 à 7 années suivant son recrutement.

Date limite de candidature : 23 avril 2017.

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Offre d’emploi : Concours maître-assistant en informatique

Les thématiques de recherche en informatique qui sont développées à l’Institut Fayol portent sur la représentation et le raisonnement sur les connaissances pour l’accès aux contenus et données, la coordination et l’adaptation de services, la confiance et la confidentialité dans la société numérique. Ces recherches sont déclinées dans le domaine des systèmes d’informations, du Web et de l’Internet des Objets, dans le contexte des systèmes industriels, des systèmes intelligents pour la gestion d’énergie, des transports et/ou des villes.

Dans le cadre du département « Informatique et Systèmes Intelligents » de l’Institut Henri Fayol et de la thématique « Connected Intelligence » du Laboratoire Hubert Curien les missions suivantes seront confiées au candidat :

  • réalisation de travaux de recherche en liaison approfondie avec le milieu économique et académique des résultats obtenus ;
  • contribution au développement de contrats et de projets en partenariat avec des universitaires et des entreprises, au niveau régional, national et à l’international ;
  • co-encadrement de thèses ;
  • participation active aux transferts de connaissances et de technologie ;
  • préparation de séminaires, colloques, congrès.

Date limite de candidature : 23 avril 2017.

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