Le projet s’inscrit dans un contexte où la mobilité urbaine évolue rapidement avecl’émergence des véhicules électriques et autonomes, ainsi que la nécessité de réduirel’empreinte carbone du secteur logistique. Les défis actuels de la gestion du trafic, del’optimisation des flottes de véhicules, et de la coordination des livraisons dans desenvironnements urbains complexes, requièrent l’intégration de technologies avancées pourgarantir une gestion efficace et durable. L’évolution des infrastructures de communication,notamment avec l’adoption de la 5G et des réseaux décentralisés, ouvre la voie à dessolutions plus résilientes et adaptatives, capables de surmonter les limitations des systèmescentralisés existants.
Les objectifs sont multiples : optimiser la gestion des flottes de véhicules électriques à traversl’utilisation de jumeaux numériques pour modéliser l’environnement urbain et anticiper lesbesoins énergétiques, améliorer la communication entre véhicules et infrastructures via destechnologies sans fil de dernière génération (comme le D2D mesh en 5G), et réduire lescoûts opérationnels tout en contribuant à un environnement urbain plus durable. Ce projetvise également à créer un système de logistique interconnecté, qui permet une gestiondynamique des trajets en temps réel, tout en garantissant une coordination fluide entre lesdifférents acteurs du transport urbain. Le système conçu doit non seulement favoriser unemeilleure performance énergétique, mais aussi être flexible et réactif face aux fluctuationsdu réseau et aux demandes variables des utilisateurs.
Verrous scientifiques
Le premier verrou scientifique réside dans l’intégration harmonieuse des technologies decommunication sans fil, des jumeaux numériques et de l’intelligence artificielle dans unsystème de gestion de flotte décentralisé. En effet, chaque technologie apporte descontraintes spécifiques en termes de données à traiter, de latence, et de résilience descommunications. Il s’agit donc de concevoir un système qui permette à ces technologiesde fonctionner en synergie, tout en garantissant une gestion efficace des flottes de véhiculesdans des environnements urbains complexes, où les conditions de trafic, de circulation et decouverture réseau sont variables.
Le second verrou scientifique à lever est l’optimisation de l’intelligence artificielle embarquéedans les véhicules pour gérer en temps réel la coordination de la flotte, tout en prenant encompte les enjeux énergétiques, les conditions de circulation et les priorités de livraison. Il estnécessaire de développer des algorithmes d’optimisation capables de traiter des donnéesgéospatiales en temps réel, d’anticiper les besoins énergétiques des véhicules électriques et de gérer les interruptions ou perturbations du réseau de communication. Une évaluation de la performance de ces algorithmes dans un environnement réel, via la simulation et lamodélisation de scénarios divers, s’avère essentielle pour valider leur efficacité.
Caractère innovant
Ce projet se distingue par son approche novatrice de la gestion de la logistique urbaine etdes flottes de véhicules électriques en intégrant simultanément plusieurs technologiesavancées comme les jumeaux numériques, l’intelligence artificielle et la communicationsans-fil décentralisée. Il est l’un des premiers à proposer une solution d’optimisation de lamobilité et de la gestion énergétique des véhicules à travers une combinaison decommunication véhicule-à-véhicule (V2V) et véhicule-à-infrastructure (V2I) en 5G, tout engarantissant une résilience élevée du système, même dans des environnements urbainsavec une couverture réseau limitée. Cette approche va au-delà de l’optimisation classiquedu trafic en tenant compte de la coordination dynamique des flottes, de l’optimisation destrajets et de l’énergie, tout en intégrant des solutions d’intelligence artificielle capables des’adapter en temps réel aux conditions de circulation et aux priorités logistiques. De plus, ceprojet se distingue par son focus sur la fiabilité et la résilience du système de communication,en utilisant des méthodes formelles pour garantir la qualité de service et tester la robustessedu réseau de communication dans des conditions complexes et à grande échelle via lasimulation.
Résultats attendus et valorisation
Les résultats attendus de ce projet incluent des avancées majeures dans l’optimisation de lagestion des flottes de véhicules électriques à travers l’intégration des technologies dejumeaux numériques, d’intelligence artificielle et de communication sans-fil décentralisée en5G. Ces travaux permettront de développer des algorithmes d’optimisation robustes pour lagestion en temps réel des flottes, la réduction des émissions et l’amélioration de l’efficacité énergétique. Les résultats seront publiés dans des revues internationales à comité de lecture,mettant en avant les innovations apportées par l’intégration de ces technologies dans unsystème de gestion de logistique urbaine durable. Des simulations à grande échellepermettront d’évaluer la performance et la résilience du système, et les conclusions serontégalement diffusées par le biais de conférences et de publications. Le mémoire de thèseconstituera une contribution majeure dans le domaine, servant de référence pour leschercheurs et les industriels intéressés par la mise en œuvre de solutions logistiquesintelligentes et durables. Les résultats obtenus offriront une base solide pour la valorisationtechnologique via des partenariats avec des entreprises du secteur de la logistique, descollectivités locales et des acteurs technologiques.
Encadrement de la thèse
Le directeur de thèse, Prof. Abderrezak Rachedi, ainsi que le co-encadrant, Omar SamiOubbati, travaillent étroitement sur ces thématiques en intégrant des technologies telles queles jumeaux numériques et l’intelligence artificielle pour révolutionner la gestion logistiquedurable. Ce projet bénéficie du soutien de la startup uGetWin, spécialisée dans lesinnovations en communication sans-fil et la collecte de données en temps réel, qui assure lefinancement de la thèse dans le cadre du dispositif CIFRE. Ce financement permet derapprocher les chercheurs du secteur privé et de garantir l’applicabilité industrielle desrésultats.
Le financement CIFRE permet d’assurer une collaboration étroite entre le laboratoire derecherche et uGetWin, apportant ainsi des perspectives à la fois académiques etindustrielles pour l’aboutissement du projet. La thèse s’inscrit dans une dynamique derecherche appliquée, visant à combiner la rigueur scientifique et les défis concrets du secteur de la logistique urbaine.
De préférence, titulaire ou en voie d’obtention en - d’un master II enInformatique, Systèmes embarqués, Réseaux et télécommunications ou Logistiqueintelligente.
Le candidat ou la candidate doit être passionné(e) par les technologies avancées liées àla gestion de flottes, l’intelligence artificielle et les systèmes de communication sans-fil. Il ouelle devra avoir une forte capacité à travailler de manière autonome, tout en étantcapable d’interagir efficacement avec les membres de l’équipe. Des compétences enmodélisation, optimisation et analyse de systèmes complexes seront particulièrementappréciées.
Une bonne maîtrise des langages de programmation (Python, C++, etc.), des outils desimulation de réseaux et des systèmes embarqués sera un atout. Une expérience engestion de projets liés aux systèmes de transport ou à la logistique serait également un plus.
Le candidat ou la candidate sera amené(e) à publier en anglais dans des conférences etrevues internationales spécialisées sur des sujets tels que les systèmes de transportintelligents, les réseaux de communication V2X, l’optimisation des flottes, et la logistiqueurbaine durable. Les revues pertinentes incluent IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems, Ad Hoc Networks (Elsevier), Springer Telecommunication Systems,et Journal of Network and Computer Applications.
Période de la thèse CIFRE : Octobre - September
Keywords : Jumeaux numériques, Gestion de flottes, Communication V2X, 5G, Logistique urbainedurable, Systèmes de transport intelligents, Optimisation des trajets, Intelligence artificielle,Résilience des réseaux, Véhicules électriques.
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Gestion Optimisation •, Ile-de-France, FR
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