Le contexte des opérations navales de défense évolue vers des engagements de haute intensité, multi-domaines et technologiquement complexes. Cette évolution requiert une intégration croissante de systèmes intelligents et autonomes (drones, IA de support à la décision) amenés à collaborer entre eux et avec l'opérateur. Dans cet environnement, la supériorité opérationnelle repose fondamentalement sur la résilience cognitive du marin et l'efficacité de l'interaction de confiance entre l'équipage et ces systèmes (Human-System Teaming).
Pour anticiper ces défis et concevoir les systèmes du futur, le département Facteurs Humains & Intelligence Artificielle s'appuie sur la simulation. LOTUSim est une plateforme de simulation maritime temps réel et multi-agents, permettant de modéliser des environnements physiques réalistes (air, surface, sous-marin) et le comportement de divers vecteurs. Elle permet ainsi de jouer et analyser des scénarios de défense navale combinant des systèmes opérés avec des systèmes intelligents.
L'ambition est d'enrichir LOTUSim d'une modélisation réaliste de l'opérateur humain : jumeau cognitif. Ce jumeau doit permettre de simuler les processus cognitifs du marin (perception, charge mentale, conscience de la situation, prise de décision sous stress) en interaction dynamique avec le scénario opérationnel, afin d'évaluer la performance globale du système Homme-Machine.
Objectif du stage
Initier le développement d'une première brique de modélisation cognitive de l'opérateur naval et réaliser une preuve de concept de son intégration dans l'environnement de simulation LOTUSim.
Missions
1. État de l'art et cadrage
Réaliser une revue de la littérature sur les modèles cognitifs computationnels existants (ex. : architectures cognitives type ACT-R, Soar, modèles basés agents) et les méthodologies de "Cognitive Twin".
Présenter les points communs et différences avec des modèles informatiques plus traditionnels, tels que les machines à états.
Définir, avec le support d'un opérationnel, un cas d'usage pertinent dans le contexte naval (ex. : supervision d'une flotte de drones de déminage avec perte de communication, prise de décision dans la boucle OODA).
2. Modélisation et implémentation
Proposer une architecture pour le modèle cognitif, en se focalisant sur des aspects clés (ex. : allocation attentionnelle, charge de travail).
Implémenter (en Python) le modèle cognitif dans le simulateur LOTUSim. Cette brique logicielle devra interagir avec d'autres agents du simulateur (drones sous-marins, par exemple) et avec son environnement, selon la boucle OODA.
3. Validation et expérimentation (optionnel)
Concevoir un protocole expérimental pour collecter des données de référence.
Exécuter le protocole et collecter les données.
Comparer les sorties du modèle simulé aux données humaines réelles.
Analyser les écarts et proposer des pistes d’amélioration.
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