Emplois actuels liés à Analysis of E-Scooter Crash Severity Using Interpretable Machine Learning Approaches - GifsurYvette, Île-de-France - Université Gustave Eiffel
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France CEA Temps pleinInformations générales Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un...
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France CEA Temps pleinInformations générales Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un...
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France CEA Temps pleinInformations générales Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un...
-
Generate erroneous reasoning to enhance explainable AI H/F
il y a 2 jours
Gif-sur-Yvette, Île-de-France CEA Temps pleinInformations générales Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un...
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France Université Gustave Eiffel Temps plein3D Pedestrian Visualisation and Behaviour Modelling in Road-Crossing ScenariosRéf ABG-134895Stage master 2 / IngénieurDurée 5 moisSalaire net mensuel euros05/01/2026Université Gustave EiffelLieu de travailGif-sur-Yvette Ile-de-France FranceChamps scientifiquesInformatiqueScience de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)Mots clésCinématique...
-
Computational Medicine Scientist
il y a 2 jours
Gif-sur-Yvette, Île-de-France SERVIER MONDE Temps pleinNous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre vocation : « engagés pour le progrès thérapeutique au bénéfice des patients ». Aujourd'hui leader mondial en cardiologie, nous avons...
-
Computational Medicine Scientist
il y a 2 jours
Gif-sur-Yvette, Île-de-France Servier France Temps pleinDate de parution: 11 oct. 2025Ville: GIF-SUR-YVETTEPays/Région: FRType de contrat: CDIN° offre: 9788Computational Medicine Scientist (H/F)Nous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre...
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France CEA Temps pleinInformations générales Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un...
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France SERVIER MONDE Temps pleinNous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre vocation : « Engagés pour le progrès thérapeutique au bénéfice des patients ».Aujourd'hui leader mondial en cardiologie, nous avons...
-
Gif-sur-Yvette, Île-de-France INRAE Temps plein91190 GIF SUR YVETTERETOUR À LA LISTE DES RÉSULTATSPrésentation INRAEL'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur...
Analysis of E-Scooter Crash Severity Using Interpretable Machine Learning Approaches
Il y a 41 minutes
Réf ABG-135299
Stage master 2 / Ingénieur
Durée 5 mois
Salaire net mensuel euros
27/01/2026
Université Gustave Eiffel
Lieu de travail
Gif-sur-Yvette Ile-de-France France
Champs scientifiques
- Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
- Informatique
Mots clés
E-scooter Crash data, Clustering and ML, Interpretability, SHAP
Date limite de candidature
14/02/2026
Établissement recruteurPlease look at the website of the host laboratory SATIE by
and the website of UGE by
DescriptionE-scooters have become an integral part of urban mobility systems in large metropolitan areas. Understanding the determinants of e-scooter crash severity is therefore crucial for improving road safety, guiding infrastructure design, and supporting evidence-based urban transport policies. However, crash severity is driven by complex and nonlinear interactions between user profiles, crash characteristics, and environmental conditions. Traditional statistical approaches often struggle to adequately capture this heterogeneity.
Supported by our AMI-QIM project, the objective of this internship is to analyzee-scooter crash severity in the Greater Paris area using interpretable machine learning approaches, such as gradient boosting algorithms (e.g., XGBoost or LightGBM) and SHapley Additive exPlanations (SHAP). The study will use the French road traffic accident database "Observatoire National Interministériel de la Sécurité Routière (ONISR)" for the years of 2022–2024.
This internship is expected to identify distinct e-scooter crash typologies in the Greater Paris and to improve understanding of heterogeneous severity determinants from user socio-demographics (e.g., age, gender), environmental and infrastructural conditions (e.g., road type, intersection presence, weather), and accidental situations (e.g., collision type, vehicles involved). The study results are expected to provide policy-relevant insights to support targeted road safety measures.
Reference
1) Pervez, A. and Jamal, A Exploring e-scooter risk factors based on interpretable machine learning framework. Journal of Safety Research, 94, 128–140.
2) Abdi, A. and O'Hern, S Understanding e-scooter rider crash severity using a built environment typology: A two-stage clustering and random parameter model analysis. Accident Analysis & Prevention, 215,
3) Md Monzurul Islam et al A multidimensional analysis of E-scooter crash severity: Integrating cluster correspondence and SHAP interpretability. The 105th TRB Annual Meeting, Washington, D.C. USA.
ProfilWe are looking for a motivated M2 (Master's level) student in data science, artificial intelligence, or a related field, with a strong interest in road safety and urban mobility. The ideal candidate should demonstrate: (1) A solid background in data analysis and statistics, including experience with multivariate data, and practical knowledge of machine learning methods; (2) Programming skills in Python or R, with experience using relevant data science libraries; (3) An interest in interpretable and explainable AI methods, or a strong motivation to learn tools such as SHAP.
Prise de fonctionDès que possible
