Thèse CIFRE pour Estimation Probabiliste De Franchibilité Pour Des Plateformes Terrestres Non Habitées Résilientes En Environnements Non Structurés. ( H/F)

L'industrie automobile est en pleine mutation, face à des défis majeurs et des opportunités considérables. La transition vers les véhicules électriques, la pression réglementaire pour réduire les émissions de CO2, et la concurrence accrue des nouveaux acteurs du secteur (constructeurs chinois, entreprises technologiques) forcent les fabricants à repenser leur modèle. La robotisation et l'intelligence artificielle, incarnées par le développement de robots industriels intelligents, deviennent des éléments cruciaux pour répondre à ces enjeux. 

L’objectif de cette thèse est de contribuer aux développements de nouvelles techniques d’IA embarquées pour transformer et démocratiser l’usage de la robotique industrielle. 

Vous devrez définir, tester et expérimenter les nouvelles solutions d'IA dans la robotique comme le Reiforcement Learning, le VLA, l'imitation learning...

Par l'usage de ces nouvelles technologies, vous définirez les architectures et les solutions logicielles pour simplifier l'usage de la robotique industrielle et réduire les compétences requises pour programmer les robots.

Vous serez intégré à l'équipe innovation et standards industriels en charge de la transformation numérique des usines Renault et des nouvelles solutions Robotique et IA physique.

Les véhicules autonomes et les plateformes robotiques terrestres évoluent désormais dans des environnements de plus en plus ouverts, incertains et dégradés. Au-delà des réseaux routiers structurés, la capacité d’un système mobile à comprendre le terrain, à estimer sa franchibilité et à décider de manière sûre devient un enjeu scientifique, industriel et stratégique majeur. Dans ce contexte, AMPERE souhaite renforcer ses compétences en intelligence artificielle, perception, sûreté de fonctionnement et architectures de véhicules définis par logiciel, afin de contribuer au développement de solutions autonomes robustes, maîtrisées et compatibles avec les exigences de souveraineté technologique.

La Direction de l’Ingénierie d’AMPERE recherche un doctorant CIFRE pour travailler sur l’estimation probabiliste de la franchibilité de plateformes terrestres non habitées résilientes en environnements non structurés, en s’appuyant sur les avancées récentes en perception fondée sur l’IA, fusion de capteurs, modélisation de l’incertitude et assurance sécurité.

Vous évoluerez dans un environnement pluridisciplinaire associant recherche industrielle, expertise système et encadrement académique, avec une attention particulière portée à la discrétion, à la protection des savoir-faire et à la valorisation de capacités technologiques européennes maîtrisées.

• les experts ADAS/AD, architecture logicielle, perception, sûreté de fonctionnement, validation et robotique mobile d’AMPERE ;
• les partenaires académiques de l’ENSTA / Institut Polytechnique de Paris, ainsi que les doctorants et équipes de recherche travaillant sur les systèmes autonomes, la perception et la robotique de terrain.

Dans le cadre de cette thèse CIFRE, vous contribuerez à la conception d’une couche de perception et d’estimation de franchibilité destinée à préparer des plateformes mobiles à évoluer dans des environnements non structurés, incertains ou dégradés. Vos travaux viseront à combiner compréhension sémantique du terrain, fusion de capteurs, informations proprioceptives du véhicule et modélisation probabiliste de l’incertitude afin d’aider le système à décider s’il peut poursuivre sa trajectoire, ralentir, s’arrêter ou déclencher une stratégie de repli.

• réaliser un état de l’art sur la franchibilité des véhicules terrestres non habités, la perception pour environnements non structurés, les modèles fondateurs, la fusion de capteurs et l’estimation de l’incertitude ;
• développer un module d’estimation probabiliste de la franchibilité pouvant s’interfacer avec des architectures de conduite autonome existantes ;
• étudier l’apport des modèles d’IA, notamment les modèles de perception avancés, pour qualifier les propriétés du terrain au-delà de la seule géométrie ;
• intégrer des indicateurs d’état du véhicule, tels que glissement, effort, adhérence ou marge dynamique, afin de rapprocher la perception de la réalité physique du terrain ;
• définir des métriques de confiance, des seuils de décision et des mécanismes de repli compatibles avec une démarche d’assurance sécurité ;
• valider les approches proposées par simulation, jumeau numérique, jeux de données et, lorsque possible, expérimentations sur prototype ;
• contribuer aux publications scientifiques, aux livrables de thèse, aux échanges avec les experts internes et à la capitalisation des résultats pour de futurs développements industriels.

Vous êtes diplômé(e) d’une grande école d’ingénieurs, d’un master recherche de haut niveau ou d’un programme international équivalent, avec une spécialisation en robotique, intelligence artificielle, systèmes autonomes, perception ou ingénierie des systèmes. Une première expérience de recherche ou d’ingénierie appliquée à l’IA pour les plateformes robotiques mobiles, les véhicules intelligents ou les systèmes embarqués constituera un atout important.

Vous disposez de solides connaissances dans plusieurs des domaines suivants :

• robotique mobile, intelligence artificielle, systèmes autonomes, ADAS/AD ou systèmes de conduite automatisée ;
• perception embarquée, capteurs caméra, LiDAR ou radar, et algorithmes de fusion de données appliqués à la compréhension de scènes complexes ;
• simulation, modélisation ou validation de plateformes mobiles évoluant dans des environnements complexes, incertains ou non structurés.

Des connaissances en ingénierie système, architecture véhicule, sûreté de fonctionnement, validation ou technologies embarquées constitueront également des atouts appréciés.

Vous êtes curieux(se), rigoureux(se), autonome et force de proposition, avec le goût des sujets scientifiques exigeants et des problématiques industrielles à forts enjeux.

Vous savez structurer votre raisonnement, expliquer clairement vos choix techniques et interagir efficacement avec des interlocuteurs de niveaux d’expertise variés, dans un environnement où la discrétion et la maîtrise de l’information sont essentielles.

Vous disposez d’un très bon niveau d’anglais écrit et oral, nécessaire pour évoluer dans un environnement scientifique international, contribuer à des publications et échanger avec des partenaires académiques et industriels.

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