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Ce stage de 6 mois vise à contribuer au développement de la 'Micro Learning Factory' (MLF), un écosystème de robots pédagogiques conçu par CESI au sein du projet ConfluencES. L'objectif est d'industrialiser les briques logicielles en Python pour déployer ces robots sur les différents campus de CESI. Le stagiaire aura pour mission principale de poursuivre le développement de l'outil de supervision 'Argus' (déjà initié) afin d'en étendre les fonctionnalités et la robustesse. En parallèle, il consolidera la bibliothèque 'pymlf' destinée aux étudiants et concevra des cas d'usage démonstrateurs. Ce stage offre une opportunité concrète de lier développement logiciel avancé et robotique appliquée à la pédagogie. Contexte : Le stage se déroule au sein de CESI, plus particulièrement dans son laboratoire CESI LINEACT (UR 7527). Dans le cadre du projet ConfluencES (https://lineact.cesi.fr/projets/confluences/), le laboratoire développe la Micro Learning Factory (MLF :...

Contexte du stage Ce projet est porté par le programme de recherche Mon Trajet Vert (CESI en partenariat avec l'ADEME), qui vise à comprendre et optimiser la mobilité des étudiants pour favoriser des économies d'énergie. Il s'inscrit plus particulièrement dans la thèse de Wanji LI intitulée « Déterminants des usages de la mobilité étudiante et perspectives sur les mobilités futures » qui porte sur l'analyse et la compréhension des leviers dispositionnels et situationnels de la mobilité étudiante afin d'imaginer les mobilités de demain dans une démarche de prospective à long terme. Cadre théorique et problématique Les comportements de mobilité résultent d'interactions entre des facteurs internes (dispositionnels ; e.g., valeurs, motivations, croyances, normes) et des facteurs situationnels (e.g., accessibilité, durée, prix). Alors que différentes disciplines ont étudié ces déterminants de manière séparée, la psychologie environnementale offre un cadre intégré pour comprendre...

Le stage vise à mettre en place le socle expérimental d'un projet de recherche qui vise à développer une brique technologique combinant IA et théorie des fonctions de croyance pour la fusion robuste de données multi-sources. Le/la stagiaire construira un jeu de données v0 exploitable à partir d'au moins deux sources hétérogènes (ex. visuel, thermique, données environnementales), définira un scénario d'étude représentatif et un protocole d'évaluation initial permettant de comparer des approches et d'illustrer l'impact de l'incertitude et du conflit entre sources. Objectifs du stage : * Identifier, collecter et structurer un jeu de données v0 exploitable (à minima 2 sources) avec un schéma de métadonnées minimal (timestamps, IDs, conditions de capture). * Proposer différents scénarios d'étude, incluant un scénario de référence et un scénario dégradé (données manquantes, bruit, divergence entre sources). * Mettre en place une chaîne de préparation des données (nettoyage,...