Modélisation des données pour la surveillance des ouvrages de génie civil

L’Ecole Centrale Nantes a pour mission la formation initiale et continue d'ingénieurs par un enseignement dans les domaines scientifique, technologique, économique, ainsi que dans les domaines des sciences sociales et humaines. Elle dispense des formations à la recherche qui sont sanctionnées par des doctorats et d'autres diplômes nationaux de troisième cycle.
L’Ecole Centrale Nantes conduit des activités de recherche fondamentale et appliquée dans les domaines scientifiques et techniques. Elle contribue à la valorisation des résultats obtenus, à la diffusion de l'information scientifique et technique et à la coopération internationale.
L’école regroupe sur son campus 2200 étudiants (élèves-ingénieurs, élèves en formation continue, masters, doctorants), 400 personnels de recherche dont 150 professeurs, chercheurs et enseignants-chercheurs, qui appartiennent à 6 laboratoires de recherche

Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet collaboratif entre l’Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique (GeM) de l’École Centrale de Nantes et l’entreprise SITES.

La surveillance des ouvrages de génie civil via des capteurs permet de suivre en temps réel leur état. Toutefois, pour mieux comprendre leur comportement, il est souvent nécessaire de recueillir des informations complémentaires sur les facteurs environnementaux (température, ensoleillement, humidité, vent…).

Si l’ajout de capteurs peut répondre à ce besoin, cette approche reste coûteuse, notamment pour la surveillance de petits ouvrages. Une alternative consiste à exploiter des données publiques et à les intégrer dans des modèles basés sur des techniques d’apprentissage automatique (machine learning et deep learning). Ces modèles, comme les réseaux de neurones, permettent de reproduire des relations complexes entre différentes variables, offrant une solution économique et performante.

Objectifs :

L’objectif du stage est d’explorer l’utilisation de modèles d’apprentissage pour optimiser la surveillance des petits ouvrages de génie civil. À partir d’un cas d’étude regroupant les données de plus de 270 capteurs de fissures répartis sur 40 ouvrages (ponts, passerelles, murs, etc.), différentes approches de modélisation seront évaluées. Le travail inclura l’analyse des outils (modèles linéaires, ARMA, réseaux de neurones, LSTM) et des données d’entrée (sources environnementales, prétraitement).

Le stage vise à aboutir à une étude comparative afin d’identifier les meilleures combinaisons de données et de modèles pour différents types d’ouvrages.

Etudiant en école d'ingénieur généraliste ou spécialisée ou master en informatique ou génie civil