Contexte de la thèse :
Le sujet s'inscrit dans le cadre du projet DyNNamo financé par l’Agence Nationale le la Recherche (ANR). Il regroupe différentes équipes de trois grands laboratoires nationaux que sont l’IETR, le LabSTICC et l'IRISA. Le projet DyNNamo vise à étudier et mettre en œuvre un nouveau type de réseaux de neurones, dits dynamiques, dans des dispositifs embarqués : le cas d’étude porte sur l’aide au handicap et plus précisément sur l’augmentation des capacités d’un fauteuil roulant pré-existant, organisé autour d’un système embarqué doté de différents capteurs, actionneurs et éléments de calcul. Ce type d’intelligence artificielle doit permettre à terme une meilleure prise en compte de situations de vie très variées dans le quotidien de la personne en situation de handicap.
Problématique adressée :
La conception de tels systèmes embarqués présente différentes problématiques technico-organisationnelles récurrentes : dans les phases amont de l’ingénierie, il est en particulier nécessaire de regrouper en un tout cohérent un ensemble d’informations initialement disparates ou incomplètes, et d’être en mesure, à tout instant, d’étudier les propriétés du système en devenir. Ces informations couvrent à la fois des aspects fonctionnels (présence de calculs dédiés), non-fonctionnels (comme la consommation électrique) ainsi que des scenario d’usage déterminants pour la pertinence du futur système à concevoir. Ces étapes de spécification amont doivent permettre de guider et consolider toutes les étapes aval de réalisation du produit final. En particulier, elles doivent servir de modèle de référence lors des différentes tâches de vérifications accompagnant le flot de conception. Ces préoccupations sont au cœur de l’Ingénierie Système, qui structure les projets d’envergure comme ceux envisagés historiquement dans le domaine des transports (avionique, ferroviaire), de l’énergie (nucléaire), etc. La pratique de l’Ingénierie Système et les technologies logicielles qui lui sont associées traditionnellement peinent toutefois à s’imposer à des échelles plus modestes et dans des équipes plus resserrées.
L’objectif principal de cette thèse est d’imaginer et de prototyper un nouveau langage de spécification facilitant la capture des intentions de l’ingénieur (description d’architecture et/ou du comportement attendu, etc.), puis d’en illustrer une exploitation simplifiée dans le cas d’étude couvert par le projet DyNNamo. Notons enfin que ce nouveau langage pourrait lui-même servir de passerelle vers des IA génératives (LLM : Large Language Model) ou tout autre forme d’apprentissage, orienté vers la conception des systèmes embarqués.
Profils recherchés
* Master 2 Recherche ou équivalent en Informatique (Compilation, Langages, Model-Driven Engineering).
* Master 2 Recherche ou équivalent en Systèmes Embarqués avec appétence en Informatique.
Contacts :
* Jean-Christophe Le Lann : jean-christophe.le_lann@ensta.fr
* Sébastien Le Nours : sebastien.le-nours@univ-nantes.fr
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