Chercheur postdoctorat en science de la donnee - h/f

Description :

CONTEXTE :

L’AMI CMA Transition Écologique des Travaux Publics (TÉTP) vise le développement de formations
d’excellence, adossées à des activités de recherche et d’innovation, sur la maîtrise d'œuvre en travaux de
génie écologique et la construction bas carbone.
Dans un contexte de transition énergétique et d’adaptation au changement climatique, l’optimisation du
comportement thermique des bâtiments constitue un enjeu majeur. Parmi les solutions passives explorées,
la végétalisation des parois (murs végétalisés) offre un potentiel intéressant en matière de régulation
thermique, de réduction des îlots de chaleur urbains et d'amélioration du confort intérieur. Toutefois,
l’évaluation des performances des parois végétalisées reste complexe du fait de l’interaction dynamique
entre les conditions climatiques, les caractéristiques du bâtiment et les propriétés biologiques des végétaux.
Le recours à un jumeau numérique, capable d’associer modélisation 3D, données physiques en temps réel
et algorithmes prédictifs, permet de répondre à cette problématique en apportant un outil d’analyse, de
visualisation et d’aide à la décision dans le domaine de la thermique du bâtiment.
Dans ce cadre du développement très rapide de projets sur des jumeaux numériques pour la construction,
et pour accompagner ces travaux, l’ESTP recherche, pour son campus d’Orléans, un chercheur en contrat
post-doctoral en jumeaux numériques pour la construction.
L’objectif du projet vise à développer un jumeau numérique pour l’analyse thermique d’un bâtiment dont les
parois extérieures sont partiellement ou totalement végétalisées. Dans un premier temps, la partie visuelle
sera construite afin de permettre une représentation tridimensionnelle immersive du bâtiment, accessible à
l’utilisateur pour une exploration virtuelle complète des espaces. Cette modélisation servira de socle à
l’élaboration d’un jumeau numérique, interfacé avec un réseau de capteurs physiques pour l’acquisition et
l’intégration de données thermiques en temps réel (température de surface, humidité, flux thermiques, etc.).
Dans une dernière phase, le jumeau sera développé à partir de l’analyse de bases de données
expérimentales et simulées relatives à l’influence des murs végétalisés sur le confort thermique intérieur.
Des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) seront entraînés sur ces données pour
modéliser le comportement thermique du bâtiment et prédire, sous différentes conditions climatiques et
d’usage, l’efficacité thermique des solutions de végétalisation mises en œuvre. Cette approche intégrée
permettra ainsi d’optimiser la performance énergétique du bâtiment tout en affinant les stratégies de
conception bio-climatique.

MISSIONS PRINCIPALES :

• Contribuer techniquement aux développements à réaliser : le projet consiste à développer le jumeau
numérique en intégrant des technologies de réalité virtuelle, de réalité augmentée et d’intelligence
artificielle. Le rôle du post-doctorant sera de contribuer d'un point de vue technique la conception du
jumeau numérique visuel connecté à des dispositifs de réalité virtuelle et augmentée, le
développement d’algorithmes de machine learning pour exploiter des données d’exploitation, la
qualification des résultats...

• Réaliser ou participer à la réalisation du développement de tout ou partie des chaines de traitement
de la donnée : du cadrage du sujet à la mise en production des méthodes de traitement de la donnée,
en passant par la collecte, l’exploration et la préparation des données, l’extraction des variables
d’intérêts, la modélisation par apprentissage artificiel et l’évaluation des performances des modèles.

• Participer à la valorisation des travaux de recherche et d’appui à politique publique sur la mise en
place d’approche IA et de jumeaux numériques pour répondre à des problématiques en lien avec la
capacité thermique des bâtiments

• Valorisation des activités de recherche par des contributions scientifiques et techniques ;

• Encadrement de stagiaires de Master



Profil recherché :


Formation : Titulaire d’un doctorat en mathématique appliquée / informatique appliquée ou
en génie civil avec une spécialisation en science de la donnée
Compétences : • Pratique avancée en programmation Python (ou autre langage : R,
Java…)
• Solide expérience en modélisation numérique, simulation ou jumeaux
numériques
• Expérience en apprentissage automatique (machine learning) et en
analyse de la performance des bâtiments
• Présentation à l’écrit et l’oral dans des comités internationaux
Aptitudes :
• Curiosité technique et scientifique
• Appétence et relationnel pour le travail en équipe pluridisciplinaire
(informaticiens, génie civilistes)
• Intérêt pour la construction écologique et l’innovation durable
Rattachement hiérarchique : Le/ titulaire recruté/e sera sous la direction de la responsable de l’équipe
de recherche de l’ESTP Campus d’Orléans
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