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Recrutement

Concours externe

Concours externe : Chargé·e de recherche en "Intelligence Artificielle pour le positionnement et la navigation"

Chargé·e de recherche en "Intelligence Artificielle au service des nouvelles formes de mobilité"

Campus de Nantes

Chargé·e de recherche de classe normale du développement durable

Catégorie CR CN

Contexte

Acteur majeur de la recherche européenne sur la ville et les territoires, les transports et le génie civil, l’Université Gustave Eiffel, créée le 1er janvier 2020 de fusion notamment de l’Ifsttar (Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux) et de l’université Paris-Est Marne-la-Vallée, est un établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel, à caractère expérimental et d’implantation nationale. Elle a vocation à constituer un acteur majeur de la recherche sur le transport et la ville. L’Université Gustave Eiffel conduit au sein de ses composantes de recherche, sur ses différents campus, des travaux de recherche tant amont que plus finalisée et d’expertise dans des disciplines très variées (mathématiques et informatique, électronique, matériaux, chimie, génie civil, géosciences, sciences sociales, psychologie, économie, management, sciences de l’innovation, communication, éthique, histoire, arts, littérature etc…) et dans des domaines à fort impact sociétal comme les transports, les infrastructures, les risques naturels et la ville, visant à améliorer les conditions de vie de nos concitoyens et plus largement favoriser un développement durable de nos sociétés.

Le département AME (« Aménagement, Mobilité, Environnement ») a pour champ scientifique le transport et la mobilité des personnes et des marchandises, considérés dans leurs interrelations avec les environnements construits et les systèmes socio-techniques sur lesquels ils reposent, et avec l’environnement naturel et l’aménagement des territoires urbains et non urbains. Le Département considère la mobilité, ses pratiques et les politiques associées, et les différents environnements avec lesquels elle interagit : systèmes techniques (infrastructures, véhicules, aménagements, systèmes d’information), systèmes d’acteurs et écosystèmes. Les compétences mobilisées au sein du département AME sont diverses : sciences humaines et sociales, sciences pour l'ingénieur, sciences de l'environnement et les recherches du Département s’appuient à la fois sur des approches quantitatives et qualitatives. Le projet scientifique HCERES du département AME est articulé autour des trois axes : les systèmes d’acteurs (institutions, industriels opérateurs, usagers) ; les écosystèmes (biodiversité, air, eau) ; les systèmes techniques (infrastructures, véhicules, systèmes d’informations).

Le laboratoire GEOLOC réunit une équipe internationale de chercheurs dynamiques spécialisés en géolocalisation qui développe des algorithmes et des équipements innovants pour améliorer la mobilité des personnes et des véhicules. La géolocalisation, devenue courante grâce aux smartphones, offre des perspectives pour mieux accompagner une mobilité quotidienne adaptée à chacun. Dans ce contexte, nos recherches intègrent les spécificités d’usage des applications et des services géolocalisés pour créer des algorithmes adaptés aux nouvelles formes de mobilité et répondre aux enjeux climatiques, favoriser le partage de moyens de transport ou encore permettre un meilleur guidage de personnes vulnérables. Les solutions de positionnement recherchées sont ubiquitaires, précises, fiables et sécurisées pour accompagner les applications critiques de mobilité douce. Elles doivent aussi être certifiées pour connaître une réalité économique et industrielle qui a un impact sur notre société. Les recherches de GEOLOC s’appuient sur des signaux et des mesures de capteurs inertiels, de magnétomètres, de récepteurs GNSS et de caméras, ainsi que des données cartographiques. Pour mener ces recherches, le laboratoire utilise des moyens d'essais originaux, tels qu'un véhicule instrumenté (VERT), des capteurs de type objet connecté (ULISS, PERSY) qui remplacent un smartphone, et une solution de référence multi-capteurs qui modélise en 3D les mouvements du corps humain. Le laboratoire GEOLOC est aussi fortement engagé dans l’animation scientifique internationale avec le pilotage de conférences et groupes de normalisation et standardisation internationaux, l’organisation de compétitions de géolocalisation, ainsi que la création et direction d'un nouveau journal scientifique en libre accès.

Contenu du poste

La thématique de recherche à développer sera axée sur les méthodes d’intelligence artificielle exploitant des données physiques, spatiales et temporelles en navigation au service des nouvelles formes de mobilité. Les recherches prendront en compte les préoccupations d’individualisation des systèmes d’aide à la mobilité, d’évaluation des niveaux de performances du calcul des coordonnées géographiques et des traces numériques sur smartphone. Le∙la Chargé∙e de Recherche aura en charge d’intégrer la dimension servicielle de la mobilité dans le développement des méthodes d’apprentissage. Ces recherches peuvent se décliner suivant plusieurs axes :

  • Interprétabilité des modèles d'IA,
  • Conception de modèles robustes aux variations (environnementales, matérielles, profils de mobilité),
  • Adaptation des modèles d'IA aux contraintes temps réel,
  • Automatisation de l'apprentissage sur des bases de données augmentées,
  • Méthodologie de construction de bases de données optimisées,
  • Participation à l'élaboration de plans de gestion des données nécessaires à l'IA.

Le∙la chargé∙e de recherche viendra renforcer l’équipe des chercheur∙es du laboratoire GEOLOC et participera à l’encadrement des projets de recherches du laboratoire, en collaboration avec les chercheurs(es) des laboratoires du département AME travaillant sur la mobilité et les données cartographiques. Ses compétences seront également mises à contribution de l’enseignement sur les méthodes d’apprentissage en positionnement dynamique, au sein de l’université Gustave Eiffel et en partenariat avec les acteurs ligériens. Le∙la chargé∙e de recherche développera de nouvelles compétences autour des méthodes d’apprentissage, tant conceptuellement que techniquement et en assurera sa diffusion avec de l’animation scientifique au sein du département AME. Il∙elle contribuera aussi à l’évolution de plans de gestion de données mutualisés.

Il est attendu de la personne recrutée comme Chargé·e de Recherche d’avoir une activité de production, d’encadrement, de valorisation de la recherche, et de participation à l’élaboration de programmes de recherche à différentes échelles (régionale, nationale, européenne, internationale). Elle devra notamment veiller à publier ses travaux dans les revues internationales à comité de lecture répondant aux canons de sa discipline, mais également dans des revues ou ouvrages plus finalisés dans les champs du laboratoire. Il est attendu également une activité de communication des travaux auprès des pairs, mais aussi à destination du plus grand nombre. Elle pourra également être amenée à effectuer des tâches d’expertise. Elle participera par ailleurs à la vie scientifique collective de son laboratoire, du département et de l’université.

En complément de son activité de production de recherche, il est aussi attendu d’un·e Chargé·e de recherche qu’il·elle développe, à terme, une activité diversifiée sur tout ou partie des activités suivantes :

  • Enseignement et formation à la recherche (enseignement, encadrement de stagiaires, doctorants et post-doctorants, participation à des jurys et à des instances ou comités en lien avec l'enseignement)
  • Activités d’administration et d’animation de la recherche (animation d’équipe, coordination de projets, gestion de personnel, gestion de moyens d’essais)
  • Activités de valorisation et de transfert (contrats de recherche et contrats industriels, activités d'expertise et de conseil, transfert des résultats de la recherche vers le monde socio-économique, contribution à l'élaboration de politiques publiques, diffusion de la culture scientifique)
  • Activités internationales (participation à des projets européens, collaborations internationales suivies, contributions à la visibilité internationale de l’institut)
  • Rayonnement scientifique (membre de sociétés savantes, de comités éditoriaux, de comités scientifiques d’instituts, de colloques, de commissions de spécialistes).

Profil attendu

La personne candidate doit être titulaire d'un doctorat en traitement du signal/image, en mathématiques appliquées ou informatique, ou pouvoir justifier d’un niveau équivalent, en particulier pour les candidat·es étranger·ères (publications, participation à des projets, enseignement). 

Pour ce poste, sont requises une spécialisation en Intelligence Artificielle (ou méthodes d’apprentissage statistique) ainsi qu’une expérience dans leur application à l’un ou plusieurs des domaines suivants : Géomatique, Navigation, Mobilité.

Le dossier du·de la candidat·e devra mettre en valeur ses capacités à développer les activités (listées ci-dessus) attendues d’un·e Chargé·e de Recherche. Seront appréciées notamment des publications scientifiques du meilleur niveau (revues internationales à comité de lecture et/ou conférences internationales), la participation à des projets de recherche (nationaux et/ou européens), l’appétence au travail collectif et à l'animation scientifique, des qualités relationnelles et de communication orale et écrite en français et en anglais, une expérience à l’étranger ou la capacité à mobiliser un réseau national et international. La rigueur scientifique, ainsi que des capacités d’autonomie et d’organisation sont également attendues.

La personne recrutée sera affectée au sein de la composante de recherche « Département AME – laboratoire GEOLOC », sur le campus de l’université Gustave Eiffel à Nantes-Bouguenais (44).

Recommandation

Il est attendu de la personne candidate qu’elle propose dans sa candidature un projet scientifique en lien avec le laboratoire d’accueil visé et, pour cela, il lui est très fortement recommandé de contacter les personnes indiquées.

Avantages

Heures de travail flexibles
Possibilité de télétravail
Environnement international
Restauration subventionnée sur place
Remboursement des transports publics
Activités culturelles et sportives

Fiche de poste

Télécharger le fiche de poste complète (en anglais).

Type de contratChargé de Recherche Classe Normale
LieuLaboratoire GEOLOC, Université Gustave Eiffel, Nantes, France
Calendrier

Pré-candidature : En cours.
Date ouverture du concours : 1er trimestre 2024 [Date à venir]
Date limite d'inscription et de soumission du dossier scientifique des candidats : 1er trimestre 2024 [Date à venir]
Sélection des dossiers scientifiques : [Date à venir]   
Audition : [Date à venir]

Contacts pour informations sur le posteValérie RENAUDIN, Directrice du laboratoire GEOLOC, valerie.renaudin@univ-eiffel.fr, +336 19 71 22 12
Miguel ORTIZ, Directeur adjoint du laboratoire GEOLOC, miguel.ortiz@univ-eiffel.fr, +332 40 84 58 90
Pré-candidatureLe candidat doit envoyer par courrier électronique son CV et la liste de ses publications aux personnes de contact.
Le candidat doit proposer dans sa candidature un projet de recherche scientifique en lien avec les activités de l'équipe de recherche ciblée. L'étape suivante consistera à discuter du projet de recherche avec le laboratoire Geoloc.

Ingénieur-PostDoc

POSTDOCTORAL FELLOWSHIP “DATA SCIENCE APPLIED ON POSITIONING ANOMALY DETECTION AND UNCERTAINTY ESTIMATION”

Context

Financed by the French Research Agency (Agence Nationale de la Recherche), this postdoctoral research fellow position will work in the framework of the project ReSilientGAIA (Reliable Positioning System for Soft Mobility Safety Enhancement with a Green AI Approach). The objective of this project is to add safety control in a new reliable positioning algorithm based on multisensory fusion for soft mobility users (pedestrian, bikes, e-scooters, etc). The sensors considered in this project include Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Inertial Navigation System (INS), magnetometer and barometer. Our ambition is to design new approaches based on AI to build physical models that describe the signal perturbations in complex urban environments. By improving the safety and reliability of the positioning system for soft mobility, this project contributes to the mobility transition strategy toward lower carbon emissions. 

 

Missions

The postdoctoral fellowship will work on the following missions:

  • Vehicular AI model training for GNSS measurement anomaly detection and positioning uncertainty estimation. To do this, the existing labeled dataset will be used in priority. Potential environmental features (such as urban morphological indicators) will be considered using the 3D city model.
  • Propose an approach of automatic data augmentation and continuous learning for the pre-trained vehicle anomaly detection model.  
  • Soft mobility data labeling technique development using fisheye camera: propose a method to further evaluate and improve the accuracy of the labeling technique developed in [1], which uses image segmentation and satellite projection.   
  • Once the labeling technique is developed, a soft mobility multiple-sensor dataset will be constructed. The soft mobility considered in the project includes mainly pedestrians, bikes and e-scooters.
  • Analyze the feasibility and the possible approaches of the transfer learning between vehicle and pedestrian.

[1] Zhu, N., Bouronopoulos, A., Leduc, T., Servières, M., and Renaudin, V., 2023, April. Evaluation of the Human Body Mask Effects on GNSS Wearable Devices for Outdoor Pedestrian Navigation Using Fisheye Sky Views, In Proceedings of the 2023 IEEE/ION Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 24-27 April, 2023, Monterey, United States.

Required Skills

The research work will be co-supervised by the researchers from GEOLOC laboratory at the University Gustave Eiffel and the AAU-CRENAU laboratory of CNRS. The candidate should hold a PhD degree in data science, applied mathematics or computer science. Specialization in Artificial Intelligence (or statistical learning methods) and experience in their application to one or more of the following fields are required: Signal processing, Computer vision, Geomatics, and Navigation.Engineering degree, Master degree or PhD degree in: data science, applied mathematics or computer science or any other comparable discipline.

  • Data Science.
  • Artificial Intelligence (time series analysis).
  • Signal / image processing.
  • Knowledge of Python and Matlab coding.
  • Scientific writing.
  • Enthusiasm, responsibility and excellent collaboration skills.
  • Organization and rigor.
  • Strong oral and written skills in English.
Contract Type

24 months full time (38h30/week) with a starting date from February / March 2024

LocationGEOLOC Laboratory, University Gustave Eiffel, Nantes, France
ApplicationAttach all your materials (Your motivated application, CV, Diplomas, List of publications and productions) in one PDF file emailed to ni.zhu@univ-eiffel.fr