Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Missions :
Le/la post-doctorant(e) sera chargé(e) de concevoir et de mettre en œuvre des stratégies d’apprentissage automatique guidées par la physique pour l’identification de lois de comportement des milieux granulaires. Cela inclut le développement de modèles respectant les principes de la thermodynamique, ainsi que leur intégration dans des outils de simulation numérique couplés à des solveurs de problèmes aux limites (par exemple de type éléments finis). Une part importante du travail consistera à exploiter et enrichir une base de données expérimentale existante. Le/la candidat(e) participera à la réalisation et à l’analyse d’expériences d’intrusion in operando, incluant l’acquisition et le traitement de données issues de mesures macroscopiques (forces, couples) et de champs internes (imagerie tomographique). Le/la post-doctorant(e) devra également assurer la validation et l’évaluation des modèles développés, en testant leur robustesse et leurs capacités d’extrapolation sur des configurations non vues. Il/elle contribuera à l’interprétation physique des résultats, notamment en ce qui concerne les mécanismes de localisation dans les milieux granulaires. Enfin, il/elle participera à la valorisation des travaux à travers la rédaction d’articles scientifiques, des présentations dans des conférences internationales, ainsi que des interactions avec des partenaires académiques et industriels.
Activités :
Activités principales :
• Développer des modèles constitutifs pour milieux granulaires via ML contraint par la physique — forte responsabilité
• Mettre en place un cadre couplé apprentissage / solveur de problèmes aux limites (FEM) — forte responsabilité
• Exploiter et enrichir des bases de données expérimentales (forces, couples, tomographie) — forte responsabilité
• Participer aux expériences d’intrusion in operando et à leur analyse — responsabilité intermédiaire à forte
• Valider les modèles et tester leur capacité d’extrapolation — forte responsabilité

Activités secondaires :
• Analyse des mécanismes de localisation — responsabilité intermédiaire
• Publications et communications scientifiques — responsabilité intermédiaire
• Collaboration et encadrement ponctuel — responsabilité limitée

Contexte de travail :
Le laboratoire 3SR (Sols, Solides, Structures, Risques, UMR 5521) est une unité mixte de recherche rattachée à l’Université Grenoble Alpes, Grenoble INP-UGA et au CNRS. Il est localisé sur le campus de Saint-Martin-d’Hères (Grenoble), avec des bureaux et plateformes expérimentales répartis entre plusieurs bâtiments (dont le bâtiment Galilée et des halles expérimentales), notamment depuis l’incendie de 2020.
Ses recherches portent sur la mécanique des solides, des matériaux et des structures, avec des applications en génie civil, énergie, environnement, transport et santé. L’unité développe des approches multi-échelles et multiphysiques (couplages thermo-hydro-mécaniques, inter
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Competences :
Compétences techniques :
• Mécanique des milieux continus / milieux granulaires — bonne maîtrise à expertise
• Modélisation numérique (éléments finis ou équivalent) — bonne maîtrise
• Machine Learning appliqué à la physique — bonne maîtrise à maîtrise confirmée
• Thermodynamique des matériaux — bonne maîtrise
• Analyse de données expérimentales (forces, champs, imagerie) — bonne maîtrise
• Programmation scientifique (Python/C++ ou équivalent) — bonne maîtrise

Savoir-faire :
• Couplage modèles physiques / données expérimentales — maîtrise attendue
• Validation et test de modèles sur données nouvelles — bonne maîtrise
• Rédaction et communication scientifique — bonne maîtrise

Savoir-être :
• Rigueur scientifique et autonomie — niveau élevé
• Travail en équipe pluridisciplinaire — niveau élevé
• Curiosité et ouverture interdisciplinaire — niveau élevé

Contraintes et risques :
Aucun