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Titre : Prédiction « end to end » du comportement de mobilité multimodale des étudiants en utilisant des approches d'apprentissage par renforcement et récurrent Mots clés : Mobilité des étudiants, prédiction de mobilité individuelle, apprentissage par renforcement, réseau de neurones récurrents, système de transport multimodal Projet de stage Les déplacements quotidiens des individus, et en particulier des étudiants, s'inscrivent dans des systèmes de transport de plus en plus complexes et multimodaux. Ce stage s'intéresse à la compréhension et à la prédiction de la mobilité quotidienne des étudiants au sein des systèmes de transport multimodaux. Il vise à prédire les décisions de déplacement individuelles à partir des habitudes passées, afin de proposer des choix de mobilité plus durables et adaptées aux préférences des usagers. Dans ce cadre, deux modèles de prédiction seront étudiés : un premier modèle basé sur l'apprentissage par renforcement profond pour prédire les...

Titre : Prédiction « end to end » du comportement de mobilité multimodale des étudiants en utilisant des approches d'apprentissage par renforcement et récurrent Mots clés : Mobilité des étudiants, prédiction de mobilité individuelle, apprentissage par renforcement, réseau de neurones récurrents, système de transport multimodal Projet de stage Les déplacements quotidiens des individus, et en particulier des étudiants, s'inscrivent dans des systèmes de transport de plus en plus complexes et multimodaux. Ce stage s'intéresse à la compréhension et à la prédiction de la mobilité quotidienne des étudiants au sein des systèmes de transport multimodaux. Il vise à prédire les décisions de déplacement individuelles à partir des habitudes passées, afin de proposer des choix de mobilité plus durables et adaptées aux préférences des usagers. Dans ce cadre, deux modèles de prédiction seront étudiés : un premier modèle basé sur l'apprentissage par renforcement profond pour prédire les...

Intégrer Linéact au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0. Travaux de recherche Sujet de stage résumé L'objectif du stage est de remplacer l'usage exclusif d'algorithmes exacts de type McRAPTOR, trop coûteux en temps de calcul pour un usage opérationnel, par des heuristiques et métaheuristiques capables de produire rapidement des trajets étudiants multimodaux de bonne qualité sur des graphes time-expanded. Le but n'est pas de garantir systématiquement l'optimalité, mais d'obtenir des solutions proches de l'optimum sur plusieurs objectifs (temps de trajet, nombre de transferts, fiabilité, part de mobilité douce) avec un gain marqué en temps de calcul. Le travail reposera d'abord sur un découpage du réseau en zones pertinentes afin de restreindre l'exploration aux sous-graphes...

Titre: Réalité étendue assistée par edge computing pour les tâches collaboratives dans l'industrie aéronautique Proposition de stage Ing./Master en Informatique / Génie logiciel Résumé Le secteur aéronautique est confronté à des défis majeurs liés à la souveraineté technologique et à des exigences accrues en termes de durabilité. Les technologies immersives (eXtended Reality - XR), l'Intelligence Artificielle (IA) et les Jumeaux Numériques (JN) représentent des leviers prometteurs pour accompagner sa transition numérique. Ce stage s'inscrit dans cette dynamique en visant à améliorer les expériences collaboratives en XR intégrant le JN, afin d'optimiser la Qualité de Service (QoS) et la Qualité d'Expérience (QoE) des opérateurs, qu'ils soient sur site ou à distance, lors de la réalisation de tâches de maintenance collaborative. En s'appuyant sur un environnement XR existant, ce stage cherche à concevoir et optimiser l'échange de données entre opérateurs collaboratifs. Par...

Prédiction multi-échelle de la disponibilité de vélo-partagé à partir de données ouvertes Domaines scientifiques : informatique, mathématique, géomatique Mots clés : vélo-partagé, données ouvertes, analyse de séries temporelles Encadrement Encadrant (s) : Gaël PALLARES, Enseignant Chercheur Myriam FOUCRAS, Enseignant Chercheur Travaux de Recherche Sujet stage résumé Dans un contexte de changement climatique et de diminution de ressources naturelles, il devient vital d'optimiser les transports existants et de développer l'usage de modes écologiquement plus vertueux comme le vélo-partagé. Or la conception et la gestion d'un réseau de transport nécessite une connaissance fine de la demande à toutes échelles. Du point de vue de l'usager, une forte demande peut se traduire par une indisponibilité du transport partagé à un instant donné, avec comme conséquence un possible rejet du mode sur le plus long terme. Dans ce contexte, il apparait crucial de pouvoir délivrer cette...

Résumé Le sujet de stage recherche proposé s'inscrit dans le cadre d'un paradigme émergent dans le domaine des systèmes de production manufacturiers nommé « Système Manufacturier Elastique » (SME). Le concept d'élasticité a été emprunté au domaine de l'informatique dans lequel une infrastructure informatique élastique a la capacité d'allouer dynamiquement des ressources (serveur, stockage, puissance de calcul…) selon les variations de la demande de ses clients pour optimiser les performances et les coûts. Par analogie, dans le contexte des systèmes manufacturier, un SME a la faculté de réaffecter « rapidement » ses ressources de production (poste de travail, machine, opérateurs…) et également d'augmenter et/ou de diminuer celles-ci afin de maintenir une activité de production performante (respect des délais, rentabilité…). L'objectif principal de ce stage est d'explorer le concept d'élasticité dans le cadre particulier d'un système de production à chemins multiples (Job-Shop...

Intégrer LINEACT au sein de CESI pour un stage de recherche serait une formidable opportunité de contribuer à des projets innovants, tout en approfondissant mes compétences dans un environnement à la pointe de la transformation numérique et de l'industrie 4.0. Abstract This internship focuses on advancing the integration of AI into production lines by leveraging profilometer data to optimize waste reduction and enhance precision. This M2 internship aims to develop the step 4 of the project, whose goal is to integrate Artificial Intelligence (AI) into the production line to reduce waste using the profilometers data. The tasks assigned to the intern are as follows: • Clean the point cloud to only extract the front part and determine if the point cloud is incomplete • Match the CAD of the front part with its cloud point acquired by the laser profilometer. • Determine the key area used to match the back and front part of the product. • Creation of CAD back cover with defaults...