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Présentation du laboratoire CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l'industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l'entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l'humain et couplée à l'utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale ; elle met l'humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l'angle technologique au travers de ces apports. Sa recherche est organisée selon deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines applicatifs. * L'équipe 'Apprendre et...

Présentation du laboratoire CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l'industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l'entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l'humain et couplée à l'utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale ; elle met l'humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l'angle technologique au travers de ces apports. Sa recherche est organisée selon deux équipes scientifiques interdisciplinaires et deux domaines applicatifs. * L'équipe 'Apprendre et...

Titre : Effets d'un dispositif de modulation attentionnelle sur les étapes de la prise de décision collective Domaines scientifiques : Management stratégique & Innovation Mots clés : Management de l'innovation - Décision collective - Régulation émotionnelle - Coopération Encadrement Encadrant : Jean-Marc VASNIER - Enseignant-Chercheur - Campus de St Nazaire Elodie PILLON - Enseigneur-Chercheur - Campus de Rouen Travaux de Recherche Sujet de thèse/stage résumé Ce stage s'inscrit dans le cadre du programme d'économies d'énergie Mon trajet vert, visant à promouvoir la mobilité durable et équitable dans les établissements d'enseignement supérieur et de recherche (ESR). L'objectif du stage est d'analyser les effets d'un dispositif de modulation attentionnelle sur les étapes de la prise de décision collective. Le dispositif est mobilisé comme un outil de facilitation cognitive et émotionnelle, susceptible d'influencer les dynamiques de coopération, de communication et de...

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...

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...

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 Travaux de recherche proposésContexte : L'explosion de la robotique et de ses usages a conduit les fabricants de robots à développer leur propre logiciel de programmation pour doter leurs machines de capacités d'intelligence. Néanmoins, ces environnements de programmation, souffrent de certaines limites : ils sont très souvent propriétaires et ne sont donc pas ouverts pour accéder aux couches basses de programmation. Pour remédier à ces contraintes, les middleware robotiques sont apparus dès le début des années 2000. Le concept est simple : le middleware robotique est une surcouche logicielle, installable sur un système d'exploitation existant (type Linux ou Windows), qui contient en natif des outils et librairies génériques...

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. Travail Ce stage de M2 fait partie d'une recherche en cours sur l'amélioration des techniques d'étalonnage des caméras, en se concentrant sur l'optimisation des ensembles de données pour l'étalonnage intrinsèque et extrinsèque dans des contextes de manipulation robotique. Un étalonnage précis des caméras est essentiel pour obtenir une perception et un contrôle précis en robotique, en particulier dans les scénarios impliquant des caméras montées sur des manipulateurs robotiques. Contexte L'étalonnage de la caméra est une étape critique dans les applications de vision par ordinateur, permettant une transformation précise entre l'image et les coordonnées du monde réel. Cependant, la performance des algorithmes de...