Ingénieur·e de Recherche - CDD H/F - Service Public

IMT Mines Albi, au travers du Centre Génie Industriel (CGI), développe des recherches à la frontière entre l'intelligence artificielle et le génie industriel, en collaboration avec des partenaires publics et industriels nationaux et internationaux.
Le Centre Génie Industriel (CGI) (https://cgi.imt-mines-albi.fr/) compte environ 70 personnes dont 25 doctorants. Le centre s'intéresse à l'accompagnement de la transition des écosystèmes en permettant de prendre des décisions responsables et durables, dans des environnements instables ou perturbés. Ceci est mis en pratique par la représentation, la modélisation et l'analyse des données de ces organisations afin de formaliser de la connaissance conduisant à la prise de décision dans des contextes hétérogènes, collaboratifs, incertains et/ou perturbés.
Le CGI est structuré selon des axes de recherche appliquée et des programmes scientifiques. Les axes de recherche appliquée sont :
Axe FLOWS : Flexible Logistics and Operations for sustainable WorldS dans lequel ce poste est rattaché.
Axe DiSCS : Digital Systems for Crisis management and Security ;
Axe TRACE : Territorial Resilience, Agility, and Circular Economy ;
Axe WHOPS : Well-being and Health through Organizational Processes and Services.
Les deux programmes scientifiques au coeur de ces axes de recherche sont :
HOPOPOP : Hybridization for Operations & Planning, Organizations & Performance, Optimization & Problem-solving ;
AIME-DM : Automated Information Modeling and Ex

Dans le contexte de l'Education 4.0, les différents acteurs d'un établissement de formation universitaire (étudiants, personnels, intervenants extérieurs, etc.) ont des contraintes et des objectifs différents ce qui rend complexe la coordination et le pilotage de tels établissements (organisation et planification des enseignements, gestion des espaces collectifs, organisation des sessions d'examens...).
En complément, ces établissements doivent s'adapter tant sur la gestion de leurs sites (meilleure adéquation à de nouvelles formes pédagogiques) que sur les flux de personnes les utilisant pour une meilleure répartition des charges et une interopérabilité de tous les outils à disposition (par exemple, un gestionnaire d'emploi du temps). Dans ce cadre, le jumeau numérique organisationnel représente le système qui permet une simulation et une aide à la prise de décision par des échanges bidirectionnels entre l'organisation physique (personnes et systèmes dont les bâtiments) et sa réplique virtuelle dans un objectif de pilotage global des flux.
Le projet DIGIFAC'Santé s'inscrit dans ce contexte. Il porte sur la conception et le développement d'un jumeau numérique des sites d'une université, de la gestion des flux étudiants et personnels et de l'évolution pédagogique de ses formations.
Un jumeau numérique ne peut remplir son rôle qu'à la condition de représenter fidèlement les informations essentielles à la prise de décision, elles-mêmes issues de données collectées dans les différents services de l'Université et des applications logicielles actuelles. Or, ces applications présentent des niveaux d'hétérogénéité différents selon leurs fonctionnalités. La nature des opérations réalisées (emploi du temps, gestion des salles et du matériel, etc.) impose des contraintes fortes sur la disponibilité de ces données : leur collecte automatique et en temps réel n'est pas toujours techniquement envisageable, ce qui constitue un défi central pour l'alimentation du jumeau numérique.
L'étude à mener dans le cadre de ce projet vise à:
Modéliser le besoin informationnel. Il s'agit de concevoir un méta-modèle capable de représenter, de façon générique et formelle, les informations strictement nécessaires à l'alimentation du jumeau numérique universitaire. Ce méta-modèle doit permettre de cadrer la remontée d'information en définissant le juste besoin, c'est-à-dire en distinguant ce qui relève de l'information décisionnelle de ce qui constitue un artefact de collecte sans valeur ajoutée pour le pilotage.
Alimenter les modèles. Une fois le méta-modèle du besoin informationnel établi, la question de son instanciation à partir de données réelles des applications existantes se pose. Comment alimenter ces modèles à partir de données hétérogènes, partielles, et produites selon des rythmes et des modalités de collecte variables ? Ceci articule des enjeux d'intégration, de qualité et de cohérence de la donnée au regard des exigences du jumeau numérique.
Gérer l'absenc

Compétences, connaissances et expériences souhaitables:

· Modélisation des processus / d'organisation

· Analyse systémique

· Analyse de données

· Ingénierie dirigée par les modèles

· Aide à la décision

· Simulation à évènements discrets et jumeau numérique

· Fouille de processus (process mining),

· Des connaissances en algorithmique, UML, Web sémantique seront très appréciées

Capacités et aptitudes:

· Anglais écrit et parlé (Niveau B2 minimum exigé); cf. référentiel européen; ex.: 785/990 minimum au TOEIC), attesté par une certification reconnue (TOEFL, TOEIC, IELTS).

· La maîtrise du français (C1 minimum) est exigée afin de faciliter les échanges avec les experts et les acteurs.

· Capacité à travailler dans une équipe de recherche, autonomie, esprit d'initiative, organisation, curiosité intellectuelle...

· Motivation pour contribuer à une application universitaire

PROFILRECHERCHE :

Ingénieur.e recherche ou post-doctorant, en génie industriel et/ou supply chain management et/ou Génie Logiciel ou Master ou équivalent (niveau Bac +5).

• Anglais
• UML
• Autonomie
• Pro-activité
• Analyse de données
• Français