Post-doctorante ou Post-Doctorant Modélisation de réseaux de transports pilotée par les données en CDD 13 mois à IMT Nord Europe

École sous tutelle du ministère de l’économie, des finances et de la souveraineté industrielle et numérique, IMT Nord Europe est née en 2017 de la fusion de Télécom Lille et de l’École des Mines de Douai. Elle compte aujourd’hui parmi les plus Grandes Écoles d’ingénieurs au Nord de Paris avec plus 2200 élèves, dont un quart d’apprentis, plus de 600 diplômés par an et un réseau de 15 000 diplômés. Elle fait partie de l’Institut Mines Télécom, premier groupe public de Grandes Écoles d’ingénieurs et de management de France, et est partenaire de l’université de Lille.

IMT Nord Europe a 3 missions principales : former des ingénieurs responsables aptes à résoudre les grandes problématiques du XXIème siècle ; mener des recherches débouchant sur des innovations à haute valeur ajoutée ; soutenir le développement des territoires notamment en facilitant l’innovation et les créations d’entreprises. Son objectif est de former les ingénieurs de demain, maîtrisant à la fois les technologies numériques et les savoir-faire industriels. Idéalement située au carrefour de l’Europe, à 1 heure de Paris, 30 minutes de Bruxelles et 1H30 de Londres, IMT Nord Europe a l’ambition de devenir un acteur majeur des grandes transformations industrielles, numériques et environnementales du XXIème siècle en combinant, tant dans ses enseignements et que dans sa recherche, les sciences de l’ingénieur et les technologies du digital.

Localisée sur 2 sites principaux d’enseignement et de recherche, à Lille et à Douai, IMT Nord Europe s’appuie sur plus de 20 000 m² de laboratoire pour développer un enseignement de haut niveau et une recherche d’excellence dans les trois domaines « Systèmes Numériques », « Energie Environnement » et « Matériaux et Procédés ».

Pour plus de détails, consulter le site internet de l’École : www.imt-nord-europe.fr

Le poste est à pourvoir au sein du CERI Système Numérique, site de Douai.

Missions :

La candidate ou le candidat recruté(e) travaillera dans le cadre du CPER RITMEA (https://www.frttm.fr/ritmea). Le CPER RITMEA « Recherche et Innovation en Transports et Mobilité Eco-responsables et Autonomes » vise le développement de modèles, méthodes et outils pour améliorer les systèmes de transports en travaillant à la rationalisation de l’usage des véhicules, l’optimisation des infrastructures et le report modal.

Cette « mobilité intelligente » doit pouvoir s’appuyer sur une connaissance fine des conditions de transport et de l’état des réseaux en termes de circulation. Les besoins de planification des déplacements et de gestion de flotte de transport (pouvant intégrer des véhicules autonomes), par exemple, nécessitent des modèles performants, même dans des cas complexes comme ceux des villes. Ces modèles ne doivent pas seulement permettre d’observer l’état courant des réseaux, mais aussi être capables de réaliser des prévisions suffisamment fiables à court et moyen termes. Dans le même temps, ces modèles doivent pouvoir être maintenus et exploités à partir d’un flux de données minimal afin de maîtriser les coûts associés (capteurs à installer, requêtes à des bases de données).

Dans le cadre de l’axe 4 du CPER RITMEA, qui traite de la gestion opérationnelle des mobilités, nous proposons de développer une méthodologie et des outils pour l’observation des mobilités et la collecte de données de déplacement. Ces données permettront dans un second temps de faire une synthèse de population d’agents pour des simulations orientées activités.

La mission de la candidate ou du candidat recruté(e) se décomposera en 3 tâches :

• Déploiement et utilisation de capteurs (radars et caméra) sur une zone d’étude et mise en place d’un workflow d’acquisition de données de flux de mobilité (voiture, TP, piéton, vélo)
• Identification de pôles d’activités sur la base des flux de mobilité et de bases de données publiques, génération de trajets Origine / Destination journaliers
• Développement d’une méthodologie de génération de population d’agents par apprentissage (IPF, apprentissage statistique, LLM)

Profil de la candidate ou du candidat :

La candidate ou le candidat doit être titulaire d’un doctorat dans l‘un des domaines suivants : sciences des données, science des transports, intelligence artificielle, systèmes multi-agents. Des compétences en simulation de mobilité seraient un plus.