Contexte
Le développement de nouveaux matériaux est un enjeu majeur pour permettre aux industries de s’adapter aux changements sociétaux dans le contexte écologique actuel. Cependant, le temps passé pour le développement de nouveaux alliages, est souvent très long et rien ne garantit une bonne exploration du domaine du possible ni l’obtention d’un alliage dont les performances soient maximisées.
Le recourt à l’Intelligence Artificielle (IA) permet de réduire les temps de conception et de mise sur le marché des nouveaux alliages tout en réduisant significativement la quantité de matière nécessaire à leur développement.
Dans le cadre d’une collaboration avec Aubert & Duval (entreprise spécialisée dans les produits métallurgiques de haute performance pour de nombreux secteurs d’activité stratégiques comme l’aéronautique, la défense ou le nucléaire), Phimeca apporte son expertise dans la construction de modèles numérique et l’optimisation pour l’accompagner sur ces problématiques.
Entreprise
Phimeca est une entreprise spécialisée dans la simulation numérique et l’analyse de données. Nous développons pour nos clients des produits, logiciels et services, pour améliorer la conception, l’exploitation et la maintenance de leurs produits et systèmes. Notre approche originale combine jumeaux numériques (modélisation physique) et data science (traitement du signal, probabilité, statistique, machine learning…).
Les problèmes que nous traitons sont issus de secteurs industriels diversifiés : énergie, industrie, naval/défense, transport, environnement, etc…
PHIMECA est dotée de valeurs bien ancrées et explicitées dans un référentiel d’entreprise depuis de nombreuses années.
En 2020 PHIMECA a décidé d’aller plus loin en définissant sa raison d’être et en faisant le choix d’adopter le statut d’entreprise à mission.
Notre raison d’être est :
« Construire ensemble, par une ingénierie innovante, une industrie respectueuse de l’homme et de son environnement. »
Nos quatre axes de mission associés sont :
- Innover avec nos clients pour la préservation de l’environnement, par la résilience et la durabilité des structures et systèmes ;
- Affirmer l’apport de l’ingénieur à la société, dans un esprit d’ouverture et de partage ;
- S’impliquer dans le développement de nos territoires, être plein acteur de nos écosystèmes ;
- Favoriser l’épanouissement personnel et la diversité, au sein d’une entreprise coopérative.
Mission
Les propriétés d’usage des alliages (reposant sur des performances mécaniques et des caractéristiques thermodynamiques) sont directement dépendantes de la microstructure du matériau, elle-même étant influencée par les paramètres d’élaboration et de mise en oeuvre. La difficulté réside donc dans la compréhension de comment chaque maillon influence le suivant dans cette chaîne de dépendance. Il existe plusieurs modèles physiques permettant de décrire l’influence de diverses propriétés entre elles.
L’objectif de ce stage est de développer une méthodologie afin de pouvoir à terme, à partir de caractéristiques mécaniques souhaitées, identifier les compositions les plus prometteuses à tester.
Vous aurez pour mission de :
- Réaliser une revue bibliographique des méthodologies existantes pour des problématiques similaires ;
- Comprendre et s’approprier les modèles physiques existants pour décrire l’influence des diverses propriétés entre elles ;
- Réaliser une analyse exploratoire des données fournies par Aubert & Duval pour bien les comprendre ;
- Mettre en place une chaine de modèles, mêlant modèles physiques et modèles Machine Learning, qui permettra de prédire des propriétés mécaniques d’alliages ;
Ce stage pourra mener à une thèse dont l’objectif sera de mettre en place une méthode d’optimisation robuste permettant de remonter la chaine de modèles à partir du cahier des charges de propriétés mécaniques et de déterminer les compositions les plus intéressantes à tester.
Profil recherché
De formation ingénieur ou universitaire en mécanique ou mathématiques appliquées de niveau bac+5. Nous recherchons une personne motivée par le sujet avec les compétences suivantes :
Compétences requises :
- Programmation Python
- Bonne connaissance en Statistique et Machine Learning
- Bonne connaissance en Optimisation
Compétences appréciables :
- Connaissance en modélisation physique
- Familier(e) avec les problématique matériaux
- Familier(e) avec les environnements linux et interface en ligne de commande