Doctorant - Amélioration Des Performances Des
il y a 2 semaines
**Intitulé du poste**:
Doctorant - Amélioration des performances des moniteurs de contamination atmosphérique grâce à l'IA H/F
**Type de contrat**:
Doctorat
**Statut**:
Cadre
**Disponibilité du poste**:
02/10/2023
**Localisation du poste**:
Saclay
**Environnement / Organisation / Contexte**:
L'accueil du/de la doctorant(e) sera partagé entre Laboratoire de physique et de métrologie des aérosols (LPMA) de l'IRSN et LIP6 (CNRS - Sorbonne Université)
**Mission**:
**Sujet de thèse** : Apport de l’intelligence artificielle pour l’amélioration des performances des moniteurs de contamination atmosphérique
**Mots clés** : aérosol, contamination, intelligence artificielle.
Les travaux proposés visent à permettre à l’IRSN de prendre position à l’international dans le cadre de la révision des référentiels relatifs aux dispositions générales en termes de confinement à la source et de surveillance des rejets de contamination. Dans le cadre des chantiers présentant un risque de contamination atmosphérique, l’IRSN travaille notamment sur l’analyse des mesures en continu de la radioactivité de l’air par des balises qui sont déployées pour s’assurer que les valeurs cibles de radioprotection sont respectées. Actuellement, les moniteurs de la radioactivité dans l’air utilisent des algorithmes déterministes pour discriminer les émetteurs alpha naturels et artificiels. Ces algorithmes peuvent être mis en défaut lors d’évènements de mise en suspension d’aérosols de grandes tailles, comme ceux rencontrés sur les chantiers de démantèlement. Cette mise en défaut se traduit par une fausse alarme : le moniteur considère que des évènements liés au bruit de fond sont causé par un alpha artificiel.
L’objectif de cette thèse est d’améliorer les performances des algorithmes classiques en exploitant des modèles de machine-learning issus du domaine de l’intelligence artificielle. Ce type de modèles a déjà fourni des résultats prometteurs pour la discrimination des rayonnements artificiels et naturels. En plus de la mesure, l’intérêt de ces modèles est de permettre de prendre en compte des informations supplémentaires sur la situation rencontrée comme la taille des aérosols et donc de contourner les limitations des approches actuelles. Une attention particulière sera portée à la construction de la fonction perte servant à estimer les paramètres des modèles et à la définition des indicateurs de performances. Il s’agira enfin de renforcer la confiance dans chaque modèle retenu et identifier les caractéristiques des données mal prédites pour s’assurer de leur innocuité. Le cœur de cette étape est le développement d’une méthode générique d’analyse de l’explicabilité de chaque modèle. Ainsi la démonstration pourra être faite que le modèle retenu permet des avancées significatives en matière de connaissance, tout en garantissant le meilleur niveau de performance en termes de sureté opérationnelle. Cette thèse conduira donc au développement d’un outil performant pour apprendre une nouvelle stratégie de mesure de la contamination.
**Profil recherché**:
Titulaire d’un master 2 orienté recherche ou d’un diplôme d’ingénieur, dans les domaines de la physique ou des mathématiques. Un profil avec de solides connaissances en apprentissage supervisé (IA), des notions en physique nucléaire et science des aérosols, et de solides compétences en programmation (python notamment) est recherché.
**Télétravail**:
Occasionnel
**Informations complémentaires**:
Rémunération mensuelle : 2 300 € bruts.
Accès au restaurant d'entreprise.
Prise en charge des frais d'inscription universitaire.
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