Stage ingénieur PFE (AI et modèles physiques) - Méthode hybride de Prognostics and Health management – Grenoble – H/F

Description de l'offre :

La maintenance prédictive s'appuie sur une chaine complexe depuis la conception du système qui embarque les capteurs nécessaires à son monitoring, la chaine d'acquisition et de transmission des données, le pré-traitement de ces dernières, le diagnostic du système, son pronostic (prédiction de durée de vie jusqu'à la prochaine panne), et enfin, la recommandation et la prise de décision. Malgré son intérêt évident, la maintenance prédictive peine à se généraliser à cause de divers freins existant à chacun des maillons de cette chaine.

Dans le cadre de ce stage, nous nous intéresserons en particulier au coeur de l'algorithme de prédiction des pannes, qui s'appuie sur des techniques d'IA, en particulier d'apprentissage automatique. Cette étape de prédiction peut s'appuyer sur des approches classiques qui consistent à modéliser physiquement le système, y compris les mécanismes de défaillances associées. Elle peut aussi s'appuyer sur les approches dites data-driven qui sont agnostiques dans la compréhension du système et visent à utiliser leur puissance pour détecter, par apprentissage automatique, des signatures qui s'avèrent être de bons indicateurs de santé et de pannes à venir. En pratique, ces algorithmes sont entrainés et validés sur des jeux de données générées lors de campagnes d'essais avec des mesures collectées jusqu'à la défaillance du système.

Dans ce contexte, l'objectif de ce stage consiste à étudier un cas en combinant de manière optimisée la connaissance physique des experts et les techniques les plus avancées d'IA. L'étudiant s'appuiera sur un cas très concret pour lequel sont disponibles, d'une part des données acquises sur les systèmes lors de campagnes d'endurance jusqu'à défaillance ainsi que des connaissances physiques et des connaissances métier apportés par les divers experts internes à Schneider Electric.

Profil du candidat et apport du stage :

Vous êtes étudiant en Master 2 ou d'une d'école d'ingénieur, spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une forte compétence en exploration de données, statistiques, probabilités et en apprentissage automatique.Vous êtes par ailleurs intéressé(e) par l'ingénierie de produits, la fiabilité (capteurs, endurance, physique de la défaillance), la modélisation physique et l'utilisation de données de tests provenant de laboratoires.Vous êtes intéressé(e) par des applications IA concrètes à des données industrielles.Vous communiquez facilement en Français et en Anglais.Vous avez développé une expérience de programmation en Python ou dans un autre langage avancé (R, Julia, ...).Vous combinez créativité et rigueur, autonomie et capacité de travailler en équipe.

Vous êtes étudiant en Master 2 ou d'une d'école d'ingénieur, spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une forte compétence en exploration de données, statistiques, probabilités et en apprentissage automatique.

Vous êtes par ailleurs intéressé(e) par l'ingénierie de produits, la fiabilité (capteurs, endurance, physique de la défaillance), la modélisation physique et l'utilisation de données de tests provenant de laboratoires.

Vous êtes intéressé(e) par des applications IA concrètes à des données industrielles.

Vous communiquez facilement en Français et en Anglais.

Vous avez développé une expérience de programmation en Python ou dans un autre langage avancé (R, Julia, ...).

Vous combinez créativité et rigueur, autonomie et capacité de travailler en équipe.

Ce stage vous permettra développer une expertise forte dans l'utilisation d l'IA au service d'applications concertes (dans le domaine de la fiabilité) en utilisant des techniques d'Intelligence Artificielle et faire un avancer un domaine de recherche actuel important.

Détails techniques et logistiques :

Durée du stage : 6 moisLe stage pourrait donner lieu, par la suite, à une thèse CIFREDate de démarrage souhaitée : février 2024Localisation du poste : Grenoble (Rueil malmaison éventuellement)Déplacements: occasionnels

Durée du stage : 6 mois

Le stage pourrait donner lieu, par la suite, à une thèse CIFRE

Date de démarrage souhaitée : février 2024

Localisation du poste : Grenoble (Rueil malmaison éventuellement)

Déplacements: occasionnels

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Pourquoi nous?

Schneider Electric est la référence en matière de transformation numérique de la gestion de l'énergie et de l'automatisation. Nos technologies permettent au monde d'utiliser l'énergie de manière søre, efficace et durable. Nous nous efforçons de promouvoir une économie mondiale à la fois viable sur le plan écologique et hautement productive.

34 milliards d'euros de chiffre d'affaires global

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45 % du chiffre d'affaires de l'IoT

5 % du chiffre d'affaires consacré à la R&D

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