Offre de thèse au LAAS-CNRS de Toulouse - Aide à la décision centrée sur l'homme pour la planificati

Bonjour,

Vous trouverez ci-dessous une offre de thèse intitulée :  Aide à la décision centrée sur l'homme pour la planification dynamique d'activités dans les systèmes de production
Le doctorant sera basé au LAAS-CNRS de Toulouse et encadré par Philippe Truillet (IRIT) et Cyrille BRIAND (LAAS-CNRS).
Merci de diffuser ce message aux candidats potentiels

Démarrage souhaité : Octobre 2023.

Utiliser le lien suivant pour les dépôts de candidature :  https://emploi.cnrs.fr/Offres/Doctorant/UPR8001-CYRBRI-002/Default.aspx?lang=FR

Une description détaillée du sujet est disponible ici : https://drive.google.com/file/d/1FwKeQaUA8tYg35UFuNipwY3UxpLBfzJV/view?usp=share_link

Bien cordialement, 
Cyrille BRIAND 
LAAS-CNRS
7, avenue du Colonel Roche  
BP 54200
31031 Toulouse cedex 4
Tel : 05 61 33 78 18
http://homepages.laas.fr/briand/

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Informations générales

• Intitulé de l'offre : Doctorant H/F - Aide à la décision centrée sur l'homme pour la planification dynamique d'activités dans les systèmes de production
• Référence : UPR8001-CYRBRI-002
• Lieu de travail : TOULOUSE
• Date de publication : mercredi 10 mai 2023
• Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
• Durée du contrat : 36 mois
• Date de début de la thèse : 2 octobre 2023
• Quotité de travail : Temps complet
• Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
• Section(s) CN : Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

Description du sujet de thèse

Le doctorant sera impliqué au sein d'un projet de recherche collaboratif et multidisciplinaire intégrant les chercheurs des laboratoires CLLE, LAAS-CNRS, IRIT de Toulouse et le LPS de Paris. Il travaillera en lien avec un autre doctorant en ergonomie cognitive également financé par le projet. Ce projet, baptisé HIS3 (pour Human Centered Interaction for Smarter Supervision of production Systems) est financé par l'ANR. Il a pour but de concevoir, prototyper et analyser des outils d'aide à la décision centrés sur les besoins des superviseurs de production pour l'accomplissement de leurs missions dans un contexte à la fois complexe, dynamique, et intégrant des aléas nombreux et variés.

La recherche s'intéressera tout d'abord à définir un modèle de décision basé sur la programmation par contraintes permettant de représenter le problème à différents niveaux d'abstraction. Ce modèle sera dynamique, l'état du modèle de décision étant susceptible de varier au cours du temps au fil des décisions. Des prototypes académiques, illustrant les interactions entre les variables et contraintes lorsque plusieurs niveaux d'agrégation sont considérés, seront élaborés. Dans un deuxième temps, on étudiera les algorithmes utiles à une planification prédictive-réactive. Il s'agit de définir les problèmes de décision à envisager dans le cadre d'une interaction avec les superviseurs, e.g. : propager des contraintes en temps polynomial, vérifier la faisabilité ou de détecter des sous-ensembles de contraintes inconsistants. La complexité de ces problèmes sera étudiée et des algorithmes seront proposés pour les résoudre. On s'intéressera également à la problématique de construction d'ordonnancement robustes, capable de résister aux aléas, ainsi qu'à la problématique de collaboration inter-agent pour la résolution de conflit et le recouvrement de consistance.

Contexte de travail

Le doctorat sera localisé au LAAS-CNRS. Le LAAS-CNRS est un des plus gros laboratoires du CNRS. Ses thématiques de recherche s'articulent autour de 6 départements scientifiques animant l'activité des 26 équipes de recherche, unités de base de la recherche du laboratoire. L'équipe ROC (Recherche opérationnelle, Optimisation combinatoire et Contraintes), concernée par ce projet de thèse est membre du département Décision-Optimisation. Les thématiques étudiées au sein de l'équipe depuis de nombreuses années concernent l'ordonnancement, les tournées de véhicules, les problèmes de logistique en général. L'équipe ROC propose en particulier des méthodes et des algorithmes d'aide à la décision dans un contexte dynamique. Elle développe des approches originales de résolution de problèmes d'ordonnancement sous contraintes de ressources, de tournées de véhicules et de planification de production avec inventaires qui hybrident généralement les avantages de la programmation linéaire en nombres entiers, de la programmation par contraintes et de techniques d'intelligence artificielle.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.