Stage - bac+4/+5 - mcts appliqué à la classification topologie vers géométrie pour le maillage - h/f

Problématique : les utilisateurs d'outils de CAO-maillage [1] passent un temps conséquent à classifier la topologie sur la géométrie et l'automatisation de ces actions n'est pas simple. Considérant que chaque entité topologique peut être associée à une entité géométrique de dimension égale ou supérieure (par exemple, une arête topologique peut être associée à une courbe, surface ou volume géométrique), l’espace de recherche est large.
L’algorithme MCTS (Monte Carlo Tree Search [2]) est une des méthodes permettant d’explorer un tel espace. Il est en particulier utilisé pour la prise de décision dans le cadre de logiciels jouant à des jeux vidéo ou de plateau.

Objectifs : l’objectif de ce stage est de mettre en application un MCTS pour explorer cet espace de recherche. Etant donnés une topologie et un modèle géométrique, les actions possibles seront la classification d’une entité topologique sur une entité géométrique.
Il s’agira d’appliquer un MCTS au problème, de définir une métrique permettant l’évaluation de la classification et d’analyser son exécution sur un ensemble de cas test. Une deuxième étape consistera en l’étude de solutions visant à accélérer l’algorithme, possiblement à l’aide de méthodes d’apprentissage.

Bibliographie :
[1] PDC. Gridpro. https://gridpro.com/product/gridpro, 2025. Consulté le : (10/10/2025).
[2] Rémi Coulom. Efficient selectivity and backup operators in monte-carlo tree search. In H. Jaap van den Herik, Paolo Ciancarini, and H. H. L. M. (Jeroen) Donkers, editors, Computers and Games, pages 72–83, Berlin, Heidelberg, 2007. Springer Berlin Heidelberg.

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