Dans un contexte de croissance rapide de l’e-commerce – avec des hausses annuelles pouvant atteindre 15 à 20% à l’échelle mondiale [1] –, les attentes des clients en matière de rapidité et d’efficacité de livraison se sont nettement accrues. Pour y répondre, les robots mobiles autonomes (AMR) offrent une solution incontournable, améliorant la productivité et limitant les erreurs. Toutefois, le déploiement d’un grand nombre d’AMR dans des espaces réduits soulève des défis majeurs : allocation dynamique des tâches, optimisation des trajectoires et résilience face aux perturbations [2]. Afin d’atteindre ces objectifs, une approche pluridisciplinaire associant robotique, optimisation et simulation de flux [3] est indispensable.
Le projet DYNALOG vise à répondre à ces enjeux en développant une architecture de planification et de supervision dynamique pour des systèmes intralogistiques robotisés à grande échelle. Ce projet ambitieux intègre des technologies avancées telles que les systèmes multi-agents, l’optimisation distribuée et les approches basées sur la simulation pour proposer des solutions évolutives et résilientes répondant aux besoins des entrepôts modernes.
En tant que partenaire clé du projet, CESI LINEACT, Unité de Recherche 7527, joue un rôle stratégique dans le développement, l’évaluation des performances et le transfert technologique. Dans le cadre du WP2, CESI LINEACT recrute un(e) Ingénieur(e) de Recherche pour concevoir et valider des environnements de simulation permettant d'évaluer la robustesse et la scalabilité des solutions proposées.
La création de ce poste s’inscrit dans la volonté nationale de CESI d’assurer un transfert de l’expertise technologique issue de la recherche vers l’écosystème économique.
Dans le cadre de ses activités, l’ingénieur(e) de recherche sera responsable de :
1. Développer et configurer des environnements de simulation avancés (FlexSim / NetLogo) pour modéliser des scénarios industriels complexes.
2. Développer et valider des modèles pour évaluer les performances et la robustesse des algorithmes dans des conditions variées.
3. Mettre en œuvre des modèles d’émulation pour valider le comportement des systèmes à travers des interfaces réalistes.
4. Intégrer les résultats des simulations dans des cadres architecturaux plus larges.
5. Publier et diffuser les résultats de la recherche : documenter les conclusions, publier dans des revues scientifiques à comité de lecture et présenter lors de conférences internationales.
Ce recrutement accompagne ainsi la forte dynamique d’intégration des technologies de l’intelligence artificielle, de la robotique, des systèmes embarqués et de l’IoT dans les activités de CESI (formation, recherche et transfert), au service de l’industrie 5.0.
Pour l’ensemble de ses missions, il pourra s’appuyer sur les ressources technologiques présentes à CESI sur l’ensemble du territoire :
PROFIL RECHERCHE
* Docteur en informatique ou génie industriel, ou dans un domaine connexe (Industrial Engineering, Operations Research, Simulation, Computer Science).
* Maîtrise des outils de simulation industrielle (ex. : FlexSim, Gazebo) et de modélisation de processus.
* Bonne compréhension des techniques d’évaluation de performance et d’algorithmes d’optimisation.
Compétences techniques :
* Maîtrise des outils de simulation avancés tels que FlexSim, Gazebo ou équivalents pour modéliser et analyser des scénarios complexes en intralogistique.
* Capacité à concevoir et à optimiser des modèles de simulation, y compris des approches dynamiques et stochastiques.
* Bonne connaissance des algorithmes de planification et de contrôle, notamment en optimisation combinatoire, appliqués à la gestion de flottes robotiques.
* Compétences en programmation (Python, C++) et en intégration logicielle dans des environnements de simulation.
* Capacité à développer des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer la robustesse et la performance des systèmes simulés.
* Expérience en recherche avec des publications dans des revues ou conférences reconnues.
Compétences comportementales :
* Excellentes capacités analytiques, de résolution de problèmes et de créativité.
* Aptitudes à la communication et à la collaboration avec des partenaires académiques et industriels.
* Maîtrise de l’anglais courant (écrit et oral) ; la maîtrise du français est un atout.
* Aisance à s’exprimer en public.
Bibliographie :
1] AutoStore. (2025). Warehouse Robotics Guide. Récupéré de https://www.autostoresystem.com/insights/warehouse-robotics-guide
2] Sanogo, K., Benhafssa, A. M., & Sahnoun, M. H. (2024). A Multi-agent system simulation of job shop scheduling with human consideration : A comparative analysis of AGVs and AIVs. Simulation Modelling Practice and Theory, 103060.
3] Xu, Y., Sahnoun, M. H., Ben Abdelaziz, F., & Baudry, D. (2022). A simulated multi-objective model for flexible job shop transportation scheduling. Annals of Operations Research, 311(2), 899-920.
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