Stage - Ia / Exploration Robuste D’espaces
il y a 2 semaines
Stage - IA / Exploration Robuste d’Espaces Latents pour le Contrôle d’un Procédé de Fabrication de Mélanges pour Pneumatique (H/F)
Contexte:
Le marché du pneumatique étant de plus en plus compétitif, il est devenu aujourd'hui primordial de pouvoir mettre au point de manière rapide des produits assurant le meilleur compromis de performances (comportement, durée de vie, usure, résistance au roulement, etc.).
L’un des leviers pour réussir ce challenge est de produire des mélanges proposant des caractéristiques physico-chimiques appropriées.
Le procédé industriel impliqué est complexe et met en jeu divers équipements transformant les nombreuses matières premières entrantes selon des réglages spécifiques. La définition de ces derniers est rendue difficile du fait de la variabilité des propriétés des matières premières ainsi que celles des conditions de fabrication.
Afin de faciliter la définition de réglages pertinents sur la ligne de fabrication, des travaux reposant sur l’exploitation de méthodes d’optimisation couplé à un modèle IA de prédiction des performances des matériaux ont été lancés.
Cependant, ces stratégies de contrôle ne prenant pas en compte les incertitudes de prédiction, la qualité des solutions calculées peut s’en trouver affectée.
Afin de déterminer les consignes les plus fiables possibles à envoyer aux machines, des approches dites robustes (exploitation d’intervalles de confiance autour de la donnée) constituent des voies d’exploration envisageable.
Missions:
L’usage de méthodes classiques d’optimisation sont efficaces lorsque les problèmes de contrôle sont de taille raisonnable.
En grande dimension, les temps de calculs peuvent rapidement devenir prohibitifs et il n’est pas rare d’observer des problèmes de convergence.
L’optimisation reposant sur l’exploitation d’espaces latents calculés via des méthodes de réduction de dimension plus ou moins sophistiquées dans le domaine du Deep Learning (PCA, VAE, GAN, etc.) peut s’avérer efficace pour adresser ces inconvénients.
Cependant, les solutions déterminées peuvent être dans certains cas non réalistes. La connaissance de l’incertitude dans ces espaces latents peut permettre une exploitation plus efficace de ces derniers.
Aussi, le premier objectif du stage sera d’étudier les approches d’estimation d’incertitudes de modélisation (Conformal Prediction, approches ensemblistes et bayesiennes, etc.) et d’évaluer leur performance.
Dans un deuxième temps, le travail se focalisera sur l’exploitation des incertitudes dans un cadre d’optimisation robuste et d’Active Learning.
Ces travaux feront l’objet de:
- Développement de code et de rédaction de documentations d’utilisation et de conception- Rapports mettant en avant les avantages/inconvénients des diverses approchesApports:
Le/la stagiaire pourra, sous la conduite de son tuteur et de plusieurs datascientists de l’équipe, se plonger dans les méthodes de Deep Learning relatives à la réduction de dimension ainsi que dans les approches d’Active Learning et d’optimisation robuste.
Il/elle appréhendera les enjeux du digital chez Michelin et approfondira dans un contexte industriel les connaissances acquises durant son cursus.
Profil recherché:
Idéalement étudiant.e en Ecole d’Ingénieur ou en Master 2 spécialisé IA et/ou mathématiques appliquées (Optimisation Numérique), avec un goût prononcé pour la recherche et l'innovation.
Dates de stage:
Début du stage : Mars/Avril 2023
Durée du stage : 6 mois
Lieux du stage : Les Carmes
Michelin, entreprise engagée dans la mobilité durable, porte une attention particulière à l’alternance et aux stages
Nos distinctions:
- Une note de 99/100 à l’index de l’égalité femmes-hommes
- N°1 au classement Happy Trainees depuis 3 années consécutives, avec 94,8 % des stagiaires et alternants qui nous recommandent
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