Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F H/F

Informations GéNéRales

Entité De Rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

RéFéRence

2025-37461  

Description De L'Unité

Situé à Grenoble, le Département DSYS du LETI conduit des travaux de recherche et développement (R&D) qui visent, la conception et la réalisation de solutions innovantes pour l'industrie au sens large (TPE, PME, ETI, GG) et pour des secteurs applicatifs très variés (transport, sécurité, biens de consommation, habitat, industrie, santé, …). Il s'appuie sur un socle d'expertises couvrant :

Les communications au sens large (sans fil ou filaire ; courte et longue portée ; par ondes radio, lumière, couplage inductif…),
Les capteurs et les systèmes de capteurs miniatures,
La gestion, la récupération et la conversion d'énergie pour des microsystèmes mais également pour des systèmes macroscopiques à travers le laboratoire commun Leti – Liten,

La sécurisation des composants et systèmes électroniques et l'évaluation de leur vulnérabilité aux attaques.

Description Du Poste

Domaine

SystèMes D'Information

Contrat

Stage

Intitulé De L'Offre

Machine learning pour le placement optimal de capteurs H/F H/F

Sujet De Stage

Apprentissage automatique informé par la physique pour le placement optimal de capteurs

DuréE Du Contrat (En Mois)

6 Mois

Description De L'Offre

Rejoignez-nous en stage ! 

En tant que stagiaire au CEA-LETI (Institut de recherche technologique de CEA Tech), vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.

Le Laboratoire signaux et systèmes de capteurs (LSSC), au sein du service système de capteurs électroniques pour l’énergie (SSCE), mène des activités dans le domaine de la fusion de signaux issus de capteurs embarqués et exploite la multi-modalité (capteurs de natures diverses) par des études en traitement du signal et en algorithmique embarquée.

Vos Missions :

Ce sujet de stage explore l'utilisation des réseaux de neurones informés par la physique (Physics-Informed Neural Networks  ou PINNs) pour optimiser le placement de capteurs dans des systèmes régis par des équations aux dérivées partielles (PDE), par exemple la dispersion de polluants dans l’air.

Les PINNs intègrent directement les lois physiques dans des réseaux de neurones, permettant de calculer les sensibilités des observations par rapport aux paramètres à estimer avec précision, facilitant la construction de la matrice d'information de Fisher (FIM). Cette matrice est ensuite utilisée pour formuler et résoudre un problème d'optimisation visant à maximiser l'information recueillie par les capteurs, aboutissant à un placement optimal.

Ce projet combine ainsi l'apprentissage automatique et la modélisation physique pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes de surveillance.

Les objectifs du stage sont :

• Développer des modèles PINNs pour calculer les sensibilités des paramètres du modèle par rapport aux observations des capteurs.
• Construire la FIM pour mesurer l'information apportée par chaque capteur, et optimiser le placement des capteurs pour maximiser l'information recueillie.

L’approche sera validée par des résultats de simulation de dispersion de polluants.

Durant tout votre stage, une attention particulière sera portée à l’organisation de votre code, sle suivi de versions et sa documentation, ainsi qu’à l’analyse critique des résultats obtenus pour différentes paramétrisations des algorithmes.

Moyens / MéThodes / Logiciels

Python, Git, Pytorch

Profil Du Candidat

Qu’Attendons-Nous De Vous ?

Vous êtes en cursus de formation de niveau Master 2 en université ou en 3ème année d’école d’ingénieur, dans les disciplines suivantes : sciences des données, informatique, mathématiques, modélisation (EDP), traitement de signal.

Vous avez suivi des cours en machine learning et deep learning et disposez idéalement d’une première expérience dans ces domaines. Toute expérience antérieure dans le domaine de la recherche sera valorisée, notamment la lecture d’articles scientifiques.

Vous faites preuve de rigueur, d’autonomie, de curiosité et d’enthousiasme pour résoudre des problèmes ouverts.

Pourquoi venir au LETI – DSYS ? 

Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,

Un environnement unique de recherché dédié à des thématiques à fort enjeu sociétal, comme la préservation des ressources (économie de la fonctionnalité, monitoring et optimisation de la consommation en eau…) ou l’efficacité énergétique (maintenance prévisionnelle, optimisation des process)

Une expérience sur une thématique à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel, par exemple dans le domaine de l’aéronautique ou de la bioproduction.

Des formations pour renforcer vos compétences ou en acquérir de nouvelles, en électronique embarquée, en mécatronique, ou en simulation de systèmes multiphysiques multi-échelles.

Un équilibre vie privé – Stage

Localisation Du Poste

Site

Grenoble

Localisation Du Poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

Grenoble

CritèRes Candidat

DiplôMe PréParé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation RecommandéE

Science des données, mathématiques, modélisation, traitement de signal

Possibilité De Poursuite En ThèSe

Oui

Demandeur

Disponibilité Du Poste

02/03/2026