Description du poste
Intégrer LINEACT au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant vos compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0.
Travaux de Recherche
Sujet de thèse/stage résumé
Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet "Mon Trajet Vert" et vise à développer une solution innovante d'optimisation des trajets multimodaux pour les étudiants de Strasbourg. L'originalité de l'approche réside dans l'intégration d'un système de matching intelligent pour le covoiturage, combinant des données réelles et simulées via OpenTripPlanner et SUMO.
La méthodologie s'appuiera sur des techniques avancées d'optimisation pour la planification des trajets, en s'inspirant particulièrement des travaux fondamentaux sur le covoiturage dynamique.
L'évaluation des performances du système suivra une approche multicritères, incluant l'impact environnemental, le temps de trajet, et la satisfaction des utilisateurs. Le développement d'un prototype d'application permettra de valider l'approche en conditions réelles.
Projet de stage
Contexte scientifique
L'optimisation des transports multimodaux, particulièrement dans le contexte des campus universitaires, pose des défis uniques en raison des spécificités des déplacements étudiants. Le covoiturage étudiant nécessite des solutions adaptées pour intégrer la sécurité, les affinités sociales et la flexibilité horaire.
Pour développer ces solutions, une approche hybride combinant données réelles et données synthétiques permet de valider efficacement les modèles d'optimisation.
Sujet de stage
Ce stage vise à développer une solution innovante pour optimiser les déplacements des étudiants du campus de Strasbourg en combinant :
* La génération de données de trajets synthétiques via OpenTripPlanner et SUMO
* L'optimisation multi-objectifs intégrant les préférences des utilisateurs
* Le développement d'algorithmes de matching intelligent pour le covoiturage
* L'intégration des contraintes spécifiques aux étudiants (emplois du temps, budget)
Le/la stagiaire travaillera en étroite collaboration avec une équipe pluridisciplinaire incluant des chercheurs en optimisation, transport et développement durable. Le projet s'inscrit dans l'initiative "Mon Trajet Vert".
Objectifs du stage:
* Analyse et modélisation des données
* Conception du système de matching
* Développement algorithmique
* Prototype et validation
* Documentation et valorisation
Présentation du laboratoire
CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs liés à l'industrie et au BTP.
Description du profil
Vos compétences :
* Connaissances en optimisation multiobjectif et simulation.
* Expérience en analyse de données et modélisation.
* Intérêt pour les problématiques de développement durable et de mobilité.
* Maitrise des techniques de Machine Learning/Deep Learning.
* Maitrise de la programmation sous Python.
Compétences relationnelles :
* Etre autonome, avoir un esprit d'initiative et de curiosité.
* Savoir travailler en équipe et avoir un bon relationnel.
* Etre rigoureux.
Gratification à 15% du plafond horaire de la Sécurité Sociale.
Date de début : Février 2025.
Votre candidature devra comporter :
* Un Curriculum-Vitae détaillé : En cas de rupture dans le cursus universitaire, merci de donner une explication ;
* Une lettre de motivation explicitant vos motivations à poursuivre une thèse de doctorat ;
* Les résultats du MASTER 1 et les bulletins de notes correspondant ;
* Toute autre pièce que vous jugerez utile.
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