Rejoindre le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM), cest intégrer létablissement public de référence dans les sciences de la Terre rassemblant 1 100 personnes expertes et passionnées, réparties dans 25 entités implantées en France métropolitaine et doutre-Mer.
Lactivité du BRGM a pour objectif la connaissance géologique et la compréhension des phénomènes liés au sol et au sous-sol, avec un enjeu: répondre aux défis des changements environnementaux à travers des projets innovants, à enjeux sociétaux.
Ce projet de doctorat sinscrit dans la tâche 2.2 " Développement de méthodes dintelligence artificielle pour la caractérisation quantitative et la prévision de la circulation des fluides profonds " (responsable de tâche : R. Chassagne), au sein du " PEPR sous-sol bien commun PC9 ", et sappuiera sur des données du fossé rhénan. Le ou la candidat(e) rejoindra léquipe Géomodélisation et Data Science de la direction Connaissance et Modélisation du Sous-sol du BRGM.
Lobjectif principal de cette thèse est de contribuer au développement dun modèle global et robuste (assimilation de données) du fossé rhénan. Lapproche reposera sur une assimilation de données hybride, couplant un modèle physique avec un réseau de neurones (PINNs).
Lutilisation de PINNs avec contraintes souples constitue une avancée majeure : elle permet de moduler limportance des contraintes physiques en fonction de la qualité des données et des connaissances, offrant ainsi une meilleure tolérance aux incertitudes et aux lacunes.
Pour assouplir ces contraintes et rendre les PINNs plus robustes, plusieurs approches peuvent être envisagées selon le contexte, chacune proposant différentes manières de traiter les incertitudes dans la modélisation physique :
- PINNs pondérés (Weighted PINNs)
- PINNs bayésiens (Bayesian PINNs)
- PINNs stochastiques (Stochastic PINNs)
- PINNs en ensemble (Ensemble PINNs)
- PINNs avec décomposition de domaine (Domain-decomposition PINNs).
Les approches sélectionnées seront testées dans un cadre dédié dassimilation de données. Leurs performances dépendront de la quantité et de la qualité des données disponibles. Lobjectif est une quantification rigoureuse des incertitudes dans les prédictions finales.
À terme, létude vise à déterminer comment intégrer de manière optimale les PINNs dans une chaîne de traitement dassimilation de données géothermiques.
Date de début souhaitée : 01/09/2026
Formation : BAC + 5
Expérience : Débutant
Le candidat recherché possède :
- Un diplôme de niveau Master (ou équivalent) en mathématiques appliquées, physique ou domaine connexe
- De solides compétences en calcul et en programmation (Python, C/C++)
- Une compréhension des écoulements de fluides en milieux poreux
- De bonnes capacités de communication et de rédaction en anglais, ainsi quun esprit collaboratif
Seront appréciés :
- Une expérience en réseaux de neurones
- Une expérience en modélisation des écoulements de fluides en milieux poreux
- Des connaissances en systèmes géothermiques.
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