Thèse Cifre

**Contexte et objectifs de la thèse**:
Les systèmes de désenfumage sont essentiels pour ralentir la propagation du feu et protéger le public des fumées toxiques en évacuant la fumée dès les premiers instants d’un incendie. Leur conformité est évaluée par des organismes agréés, tels que le LNE, qui jugent leur capacité à atteindre des objectifs de sécurité préalablement définis, notamment en matière de protection des personnes (température, flux radiatif des fumées). Ces études reposent sur la simulation de scénarios d’incendie grâce au logiciel Fire Dynamics Simulator (FDS), qui résout des équations complexes (Navier-Stokes).

**Méthode**:
Les développements récents dans l'IA offrent plusieurs pistes:
En deep learning, des réseaux de neurones profonds peuvent être entraînés pour tenir compte des informations données par les équations physiques (Raissi et al. 2019).

D’autres méthodes sont également proposées, parmi lesquelles les approches dites à « noyau ». L’utilisation de méthodes à noyaux pour la résolution d’équations aux dérivées partielles linéaires est discutée dans la littérature depuis plusieurs décennies (see, e.g., Franke & Schaback 1998). Cela offre l’avantage important d’une quantification d’incertitude naturelle grâce à l’interprétation bayésienne mais, d’autre part, également l’inconvénient d’un temps de calcul potentiellement important. De nombreuses approches existent pour faciliter le passage à l’échelle des méthodes à noyaux.

La résolution d’équations aux dérivées partielles non-linéaires par méthode à noyau n’a été envisagée que récemment (Tronarp et al. 2021, Chen et al. 2021). Contrairement au cas linéaire, il n’existe pas de méthode standard pour quantifier l’incertitude de ce type de prédiction. Le choix du noyau est un problème rarement soulevé par la littérature à notre connaissance.

**Résultats attendus**:
Des développements méthodologiques et des contributions sur la compréhension des modèles à information physique sont attendus:

- L’utilité de ce nouveau type de techniques doit encore être démontrée (McGreivy & Hakim 2024).
- Plusieurs limitations des techniques proposées dans la littérature doivent être abordées. En particulier, les techniques proposées devront être applicables à grande échelle, sur des cas réalistes, en simulation incendie ou dans le domaine médical.

**Profil**:
Vous êtes diplômé d’un BAC+5 en statistiques ou en machine Learning.

Des compétences en programmation, mathématiques appliquées et statistiques sont essentielles.

Vous présentez une aptitude à travailler en équipe, une curiosité scientifique ainsi que d'une bonne capacité de synthèse.

Qui sommes nous ?

Leader dans l’univers de la mesure et des références, jouissant d’une forte notoriété en France et à l’international, le LNE soutient l’innovation industrielle et se positionne comme un acteur important pour une économie plus compétitive et une société plus sûre.

Au carrefour de la science et de l’industrie depuis sa création en 1901, le LNE offre son expertise à l’ensemble des acteurs économiques impliqués dans la qualité et la sécurité des produits.

Pilote de la métrologie française, notre recherche est au cœur de notre mission de service public et constitue un facteur fondamental au soutien de la compétitivité des entreprises.

Nous avons à cœur de répondre aux exigences des industriels et du monde académique, pour des mesures toujours plus justes, effectuées dans des conditions de plus en plus extrêmes ou sur des sujets innovants tels que les véhicules autonomes, les nanotechnologies ou la fabrication additive.