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17
Juin

Thèse CIFRE : Inférence et contrôle de navigation en situation dégradée

Safran est un groupe international de haute technologie, équipementier de premier rang dans l’aéronautique, le spatial et la défense. Ayant une activité à forte valeur ajoutée, Safran place un effort fondamental dans la Recherche et Technologie (R&T). A ce titre, Safran Tech regroupe les activités R&T de Safran, autour de plusieurs plateformes dédiées aux innovations pour la fabrication additive, la fonderie, les matériaux composites, céramiques, et le digital. La plateforme Sciences et Technologies du Numérique (STN) a pour but de répondre aux enjeux stratégiques du Groupe dans le domaine du digital. Au sein de cette plateforme, l’unité de recherche CASPer (Confiance, Autonomie, Simulation, Perception) a en charge la conception algorithmique des briques d’autonomie et de vision artificielle pour les systèmes autonomes dans les domaines terrestres et aéronautiques.

Rattaché à l’unité CASPer de la plateforme STN de Safran Tech, votre thèse sera effectuée au sein du Centre de Robotique de l’Ecole des Mines Paris – PSL. Vos travaux consisteront à proposer des approches innovantes pour l’estimation de défauts capteurs et le contrôle en conditions dégradées de systèmes autonomes de type drone ou véhicule terrestre. Vous aurez enfin l’opportunité de valoriser vos travaux à travers des brevets et des publications dans des conférences et revues internationales de premier plan.

A travers ses activités de R&T sur les capteurs et traitements, l’unité CASPer s’intéresse en effet aux fonctionnalités d’inférence et de contrôle de navigation pour l’autonomie. L’objectif de la thèse proposée est d’améliorer la robustesse des fonctionnalités d’inférence et de commande de navigation pour les systèmes autonomes, vis-à-vis de dégradations que constituent notamment la perte d’intégrité de capteur, la perte d’actionneur, voire la perte de pièces mécaniques nécessaires pour manœuvrer. Les impératifs industriels liés à la commercialisation de produits rendent critique la capacité à détecter des problèmes de capteurs ou d’actionneurs, et à trouver des solutions de contrôle en temps réel pour pouvoir déclencher une procédure d’urgence avec des garanties de sécurité. Les traitements mathématique et algorithmique peuvent se substituer à la multiplication de capteurs redondants, ou à des adaptations de type mécanique. Dans le domaine aéronautique, le traitement algorithmique de l’information pour une identification plus rapide du problème et une orientation vers le choix du mode dégradé peut aussi être un atout majeur de sécurité. 

Profil souhaité : Etudiant.e niveau M2 d’une grande école ou d’une université, vous possédez de fortes compétences en mathématiques, et idéalement en traitement de signal, automatique, probabilités, statistiques, IA. Vous faites preuve de curiosité et d’esprit d’initiative. Vous avez une bonne maîtrise de l’anglais scientifique.

Mots-clés : systèmes autonomes, navigation, contrôle-commande, filtrage statistique, IA (apprentissage), RL (apprentissage par renforcement).

Lieu de travail : Votre lieu de travail sera partagé entre le Centre de Robotique (CAOR), Mines Paris Tech, 60 Boulevard Saint-Michel, 75006 Paris, et Safran Tech, Département des Sciences et Technologies du Numérique, 78114, Magny-Les-Hameaux. Des déplacements ponctuels en France sur d’autres sites de Safran sont à prévoir, ainsi que des déplacements à l’étranger pour présenter vos travaux dans des conférences internationales.

Encadrement et contacts :   Camille CHAPDELAINE : camille.chapdelaine@safrangroup.com ; Silvère BONNABEL (www.silvere-bonnabel.com), silvere.bonnabel@minesparis.psl.eu