Post-doctorant en mathématiques appliquées H/F

Née de la volonté conjuguée d’universités, de grandes écoles et d’organismes de recherche, l’Université Paris-Saclay compte parmi les grandes universités européennes et mondiales, couvrant les secteurs des Sciences et Ingénierie, des Sciences de la Vie et Santé, et des Sciences Humaines et Sociales. Sa politique scientifique associe étroitement recherche et innovation, et s’exprime à la fois en sciences fondamentales et en sciences appliquées pour répondre aux grands enjeux sociétaux. Du premier cycle au doctorat, en passant par des programmes de grandes écoles, l’Université Paris-Saclay déploie une offre de formation sur un large spectre de disciplines, au service de la réussite étudiante et de l'insertion professionnelle. Elle prépare les étudiants à une société en pleine mutation, où l’esprit critique, l’agilité et la capacité à renouveler ses compétences sont clés. L’Université Paris-Saclay propose également un riche programme de formations tout au long de la vie. Située au sud de Paris sur un vaste territoire, l'Université Paris-Saclay bénéficie d’une position géographique favorisant à la fois sa visibilité internationale et des liens étroits avec ses partenaires socio-économiques - grands groupes industriels, PME, start-up, collectivités territoriales, associations...

Site web :

Etablissement handi-accueillant et attaché à la mixité et à la diversité

• De nombreuses activités culturelles et sportives sont proposées et accessibles facilement pour tout collaborateur dans le cadre de la politique de bien-être au travail développée à l’Université Paris-Saclay.
• Des possibilités de restauration proches des lieux de travail.
• Un accompagnement des agents pour leur développement professionnel et la préparation aux concours de la fonction publique
• Deux jours hebdomadaires de télétravail possibles sous certaines conditions.

Dans le cadre de l’action A2-LINE « Accompagnement et Accélération de L’Innovation Emergente » co-financée par la Région Ile-de-France dans le cadre du FEDER et portée par la SATT Paris-Saclay, l’Institut Polytechnique de Paris, et l’Université Paris-Saclay, le laboratoire SATIE a obtenu un financement pour développer le potentiel d’application de ses résultats de recherche dans le cadre du projet Synthèse de Correcteur par Apprentissage. Une approche novatrice reposant sur un découplage stratégique de l'architecture de commande :

1. Une boucle fermée, garante de la stabilité et de la robustesse théoriques.
2. Une boucle ouverte, utilisant l'IA (réseaux de neurones, apprentissage supervisé et non supervisé) pour optimiser les performances.

Son ambition est de concevoir des systèmes de commande capables d'allier les hautes performances de l'intelligence artificielle (IA) aux garanties strictes de stabilité et de robustesse, des atouts indispensables pour la sécurité des systèmes autonomes (drones, robotique).

Dans ce cadre, l’Université recrute un/une post-doctorant(e) Junior Projet Innovant.

Le(s) Laboratoire(s)

Le projet bénéficie de l'expertise complémentaire des Laboratoires SATIE et L2S, ainsi que du cadre interdisciplinaire structuré par l'Voir email sur jobaffinity.fr, Centre Borelli, offrant un environnement scientifique optimal pour la commande robuste et l'IA.  

Mission et positionnement de l’agent.e :  

Les résultats tangibles attendus à l'issue des 12 mois sont :

1. Un modèle validé en simulation : Sélection et entraînement d'un modèle d'IA frugal couplé à la boucle fermée, démontrant des performances supérieures aux correcteurs classiques tout en garantissant la stabilité.
2. Une preuve de concept expérimentale : L'architecture hybride devra dépasser le stade de concept théorique pour être codée, implantée et validée physiquement sur des bancs d'essais au sein des laboratoires.
3. Un rapport de métriques de performance : Comparaison chiffrée (temps de calcul, robustesse, consommation de ressources) entre notre solution hybride et les solutions existantes pour valider l'adéquation avec les systèmes embarqués.

Docteur(e) en mathématiques appliquées avec une solide "coloration" en intelligence artificielle. La personne recrutée apportera son expertise scientifique et technique afin d'optimiser la commande en boucle fermée au sein de cette nouvelle architecture hybride.

Post-doctorat, de moins de deux ans d’expérience post-thèse

Connaissance, savoir :  

• Modèle de réseaux de neurones proche des systèmes physique : Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Neural ODEs, identification de systèmes paramétriques ou non paramétriques (par ex. SINDy ou Processus Gaussiens).
• Apprentissage par renforcement.
• Stabilité en boucle fermée : stabilité au sens de Lyapunov, Notions sur la commande robuste.
• Optimisations convexe (SDP : Semidefinite Programming), non convexe et sous contraintes
• Profil doté d'un fort esprit de synthèse et d'une rigueur rédactionnelle pour la valorisation scientifique (rédaction d'articles et de rapports d'avancement).

Savoir-faire :  

• Maitrise d’outils numériques pour l’IA : PyTorch, JAX, …
• Maitrise d’outils numériques pour la simulation dynamique : Python/SciPy, MATLAB/Simulink, …

Savoir-être :  

• Le candidat ou la candidate devra faire preuve d'un excellent sens du relationnel et d'un esprit d'équipe affirmé.
• Vocation à participer à l'encadrement opérationnel d'étudiants en stage de Master 2.