[CIFRE] Thèse - Techniques d'Intelligence Artificiellehybrides pour des problèmes de production multi-échelles(M/F)
Société : AIRBUS SAS Lieu : Haute-Garonne (Occitanie)
Descriptif du poste
Société : AIRBUS SAS Catégorie : Stage Filiere : Production Lieu : Haute-Garonne (Occitanie)
Mission
Job Description: Etes-vous prêt à contribuer àl’amélioration de l’efficacité de la planification de productiond’Airbus ? Candidatez sans plus attendre! Nous vous proposons denous rejoindre en tant qu’étudiant en thèse sur le sujet:“Techniques d'Intelligence Artificielle hybrides pour des problèmesde production multi-échelles (M/F)”, au sein de Central Researchand Technology, Airbus SAS et au sein de l’institut d’intelligenceartificielle ANITI Le département travaillera en collaboration avecl’ONERA à Toulouse, France, dans lequel vous serez égalementintégré. La période d'alternance précise entre les deux sites seradéfinie ultérieurement en accord avec les différentes partiesprenantes. Le début de la thèse envisagée est Octobre 2025.Contexte de la thèse: Dans un paysage industriel en perpétuelleévolution, l'optimisation de la production constitue un impératifmajeur pour les entreprises cherchant à rester compétitives sur unmarché globalisé et dynamique. Le contexte actuel de croissance dusecteur aéronautique et des besoins de renouvellement des flottesexistantes impose notamment une montée en cadence de la production.Notre projet de thèse se positionne au cœur de cette dynamique, enproposant des approches basées sur l'Intelligence Artificielle pourcontribuer à répondre aux besoins d'Airbus sur cette problématique.La complexité et la volatilité de la chaîne d'approvisionnement,des marchés et des contraintes réglementaires, imposent de repenserles méthodes traditionnelles d'optimisation de la production. Unaspect crucial du système industriel actuel est la gestion desdifférentes temporalités des problèmes de planification. En effet,les entreprises doivent non seulement organiser la production aujour le jour en fonction de contraintes opérationnelles, mais aussitenir compte d'un planning à plus long terme dicté par desimpératifs commerciaux. Cette dualité entre les horizons deplanification court et long terme introduit une complexitésupplémentaire dans la prise de décision, nécessitant une approcheintégrée et cohérente pour assurer l'efficacité et la rentabilitédes opérations. Également, la production multi-site introduit denouveaux challenges dans la synchronisation de la production desdifférentes usines et les problèmes de logistique induits. Cettethèse s'inscrit dans une dynamique d'accompagnement d'Airbus dansl'intégration d'outils d'aide à la décision pour l'optimisation desa production et de son calendrier commercial. La proposition dethèse travaillera à l'élaboration de solutions concrètes etinnovantes pour une production plus efficiente et plus résilienteaux aléas. La thèse explorera notamment la modélisationmathématique des différents sous problèmes d’optimisation lié à laproduction, ainsi que l’implémentation d’algorithmes combinantdifférentes approches pour leurs résolutions (solveurs exacts,méta-heuristique, heuristique apprise grâce à une méthoded’apprentissage automatique (ML/DL)...), contribuant ainsi à larecherche en méthode d’optimisation hybride, sujet coeur de lachaire de recherche “HEROIC” d’ANITI. Le travail de thèseconsistera donc à: - Réaliser un état de l'art pour explorer lestravaux existants en optimisation de la production multi-échelles,en mettant particulièrement l'accent sur les méthodes hybridescombinant optimisation combinatoire et apprentissage - Analyse etmodélisation des processus de la planification de la production surle court et long-terme - Développement de méthodes d'optimisationhybrides et expérimentations Le profil et compétences que nousrecherchons: - Master de Recherche en Intelligence Artificielle,Mathématiques Appliquées, ou Recherche opérationnelle -Connaissance des techniques d’optimisation discrète, d’algorithmede prise de décision, et d’apprentissage - Aisance en programmationPython, éventuellement C++/Rust - Intérêt pour la recherchescientifique et les applications industrielles, autonomie This jobrequires an awareness of any potential compliance risks and acommitment to act with integrity, as the foundation for theCompany’s success, reputation and sustainable growth. Company:AIRBUS SAS Employment Type: PHD, Research ------- Classe Emploi(France): Classe F11 Experience Level: Student Job Family: DigitalBy submitting your CV or application you are consenting to Airbususing and storing information about you for monitoring purposesrelating to your application or future employment. This informationwill only be used by Airbus. Airbus is committed to achievingworkforce diversity and creating an inclusive working environment.We welcome all applications irrespective of social and culturalbackground, age, gender, disability, sexual orientation orreligious belief. Airbus is, and always has been, committed toequal opportunities for all. As such, we will never ask for anytype of monetary exchange in the frame of a recruitment process.Any impersonation of Airbus to do so should be reported toemsom@airbus.com . At Airbus, we support you to work, connect andcollaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we fosterflexible working arrangements to stimulate innovativethinking.CLIQUER ICI POUR POSTULER
