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Chercheur contractuel f/h en traitement de données pour la tracéologie

Compiègne
CDD
Universite De Technologie De Compiegne
Publiée le 19 novembre
Description de l'offre

L’Université de technologie de Compiègne recrute un chercheur contractuel F/H en traitement de données pour la tracéologie d’outils en pierre au laboratoire Roberval, département ingénierie mécanique (IM).

Ce recrutement intervient dans le cadre du projet de recherche WOLF et bénéficie d’un financement de l’Alliance Sorbonne Université (ASU).

Missions

* Contribuer activement aux travaux de recherche pour le projet WOLF

* Assurer le développement de méthodologie de caractérisation et de classification de traces d’usure présentes sur des outils en pierre, datant de la préhistoire.

Activités principales

* Rechercher des paramètres métrologiques significatifs permettant de discriminer la signature topographique liée aux différentes configurations d’utilisation des outils en pierre

* Développer un modèle de reconnaissance automatique et de classification des altérations de surfaces sur des outils en pierre à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle

* Valider des algorithmes grâce à des tests à l’aveugle

* Rédiger des rapports, articles et tutoriels

* Valoriser les travaux au travers de communications

* Participer aux réunions du projet et présenter les résultats.

Contexte et résumé du projet

Le projet WOLF - Wear analysis of prehistorical tools and classification of their uses using multiscale topography measurements - bénéficie d’un financement de l’Alliance Sorbonne Université dans le cadre de l’appel à projets Emergence.

Ce projet associe le laboratoire Roberval de l’UTC et le laboratoire Histoire naturelle des humanités préhistoriques HNHP – UMR 7194 du Muséum national d’Histoire naturelle.

Ce projet de recherche traite de l’analyse de l'usure des outils préhistoriques et la classification de leurs utilisations à l'aide de mesures topographiques multi-échelles.

L'analyse de l'usure des outils appliquée à la préhistoire utilise principalement des méthodes qualitatives pour décrire les altérations superficielles des outils en pierre, en os ou en d'autres types de matières premières afin de déterminer les fonctions des outils et de comprendre les comportements humains passés. La répétabilité et donc la fiabilité de ces méthodes sont toutefois remises en question.

Il est proposé de développer une méthode de caractérisation multi-échelle de la topographie des surfaces altérées à l’aide d'un corpus d'outils expérimentaux existants fabriqués à partir de différentes roches (silex, métaryolite felsitique et limnosilicite), qui ont été utilisés pour scier ou gratter différents matériaux (os, bois de cerf, bois et roseau). Ce corpus sera utilisé pour identifier des stratégies de mesures post-traitements afin de proposer une classification des usages et trouver les meilleures stratégies pour décrire des surfaces hétérogènes. Les approches statistiques classiques seront comparées aux approches d'apprentissage profond.


INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES

Type de contrat et dates prévisionnelles de recrutement

Contrat à durée déterminée – durée prévue de 18 mois - à pourvoir en janvier 2026

Salaire mensuel brut

Selon expérience et financement

Volume horaire

1 607 heures/an

Environnement et contexte de travail

L’activité s’exerce au laboratoire Roberval, département ingénierie mécanique.

La personne recrutée intègre l’équipe du projet WOLF, rend compte aux responsables du projet, entretient un dialogue régulier avec ceux-ci et une collaboration étroite avec les interlocuteurs concernés. Un Pc portable sera prêté pendant la durée du contrat.

Des déplacements occasionnels sont à prévoir dans le cadre du projet.



Nous recherchons un candidat / une candidate avec :

une connaissance des algorithmes d’intelligence artificielle et de leurs applications afin de pouvoir les appliquer au domaine de la tracéologie

ou

des compétences en métrologie des surfaces, en statistique appliquée aux données de surface, avec un souhait de développer des compétences dans le domaine de l’intelligence artificielle.

La maîtrise de langage de programmation tels que Python et/ou R est essentielle.

Une expérience avec les logiciels MountainMaps et Statistica est appréciée.

Diplôme : Doctorat

Domaine : Mécanique ou archéologie.

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