Doctorat – Modélisation prédictive de matériaux polymères recyclés

À propos du poste

Le projet MIAM, porté par l’Institut Carnot Ingénierie@Lyon, propose une thèse de doctorat de 36 mois au sein du Laboratoire de Tribologie et Dynamique des Systèmes (LTDS) de l’École Centrale de Lyon. Le candidat travaillera sur la modélisation prédictive de matériaux polymères recyclés en combinant inférence statistique et apprentissage machine hybride.

Missions principales

• Développer une architecture d’apprentissage hybride capable de fusionner données expérimentales réelles et données synthétiques issues de simulations numériques.
• Concevoir des modèles prédictifs robustes (jumeaux numériques) pour piloter en temps réel les procédés de transformation des polymères recyclés.
• Implémenter un capteur virtuel de rhéologie afin de prédire viscosité et comportement des granulés en fonction des réglages machines.

Profil recherché

• Double compétence en intelligence artificielle et en modélisation physique des matériaux.
• Maîtrise des outils de programmation (ex. Python, Matlab) et sensibilité aux problématiques industrielles.
• Capacité à travailler en collaboration avec des laboratoires académiques et industriels.

Compétences requises

• Intelligence artificielle et apprentissage machine.
• Inférence statistique et modélisation physique des matériaux.
• Programmation (Python, Matlab ou équivalent).
• Simulation numérique et traitement de données expérimentales.