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S'il ne fait plus de doute que l'IA, et en particulier le Deep Learning, est d'une redoutable efficacité pour résoudre un nombre croissant de problèmes industriels, laissant entrevoir de futures ruptures technologiques, ces algorithmes soulèvent des questions de fond sur la confiance que l'on peut leur accorder. C'est une question primordiale, en particulier lorsqu'on envisage de les intégrer dans des produits ou des processus critiques. Ainsi, le fonctionnement des algorithmes doit être sûr, explicable et responsable, notamment pour les systèmes qui peuvent engager des vies humaines. L'IA doit être de confiance pour limiter les risques de défaillances, assurer la sécurité des utilisateurs et renforcer la fiabilité des systèmes. L'IA de confiance est ainsi cruciale pour des secteurs tels que l'aéronautique. Les industriels français en ont fait une priorité, et plusieurs programmes ont été lancés ces dernières années pour développer un environnement de confiance autour de l'IA. Ces...

L'utilisation de matériaux composites dans l'industrie aéronautique permet de concevoir des structures de plus en plus légères tout en préservant une bonne tenue mécanique. Les Composites à Matrice Organique Tissés 3D (CMOT3D) en particulier sont avantageux car ils gardent des propriétés mécaniques hors plan intéressantes. Au sein des services Composites de la division Matériaux & Procédés de Safran Aircraft Engines, le/la stagiaire travaillera sur l'utilisation avancée d'une méthode de Corrélation d'Images Volumiques (CIV/DVC) appliquée à différents cas CMOT3D. Certaines méthodes de CIV globales s'appuient sur des méthodes de régularisations mécaniques plus ou moins sophistiquées afin de diminuer le bruit de mesure et ainsi d'obtenir des résultats plus physiques. Le point de faiblesse de ce type d'approche peut être une méconnaissance de la mécanique réelle à considérer. Dans le but d'éviter cela, il sera proposé ici de mettre en place une méthode en rupture en se basant sur...