Thèse de Doctorat - Classification des signaux acoustiques créés lors de la déformation rapide de micro


Détail de l'offre

Informations générales

Organisme de rattachement

CNRS  

Référence

UMR5307-SZIKAL-004  

Date de début de diffusion

01/09/2026

Date de parution

09/09/2026

Date de fin de diffusion

22/09/2026

Intitulé long de l'offre

Thèse de Doctorat - Classification des signaux acoustiques créés lors de la déformation rapide de micro-échantillons par Machine Learning (H/F)

Date limite de candidature

22/09/2026

Nature du contrat

CDD de 3 ans

Description du poste

Versant

Fonction Publique de l'Etat

Catégorie

Catégorie A (cadre)

Nature de l'emploi

Emploi ouvert uniquement aux contractuels

Domaine / Métier

Recherche - Chercheuse / Chercheur

Statut du poste

Vacant

Intitulé du poste

Thèse de Doctorat - Classification des signaux acoustiques créés lors de la déformation rapide de micro

Descriptif de l'employeur

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.

Description du poste

Sujet de thèse :
Grâce au son (émission acoustique - EA), il est possible de détecter divers processus à l'échelle atomique (fracture, mouvement des défauts, transformation de la structure) dans un matériau au cours de sa déformation. Mais pouvons-nous catégoriser les différents types de ces processus par le son ? Peut-on également prédire la structure cristalline elle-même par le son induit et anticiper la micro-déformation, voire extrapoler le comportement d'autres matériaux ? L'objectif du projet est d'utiliser l'intelligence artificielle (‘machine learning’, ML) pour classer les signaux d'EA provenant d'échantillons microscopiques capturés pendant la déformation. CASCADE-RAPIDE utilisera des expériences micromécaniques pour étudier systématiquement les propriétés des signaux d'EA dans diverses conditions. Des algorithmes ML et des tests de perception seront utilisés pour analyser et classer les données expérimentales.
Contexte :
L'objectif du projet de doctorat est d'étudier les vitesses de déformation extrêmes, d'analyser les signaux expérimentaux d'EA sur la base des propriétés des ondes par ML, et de fournir des informations sur les mécanismes de déformation rapide à petite échelle. Pour atteindre cet objectif, CASCADE-RAPIDE utilisera un dispositif in situ unique, qui associe les essais micromécaniques et la détection des signaux d'EA à un large régime de vitesse de déformation (plus de 8 ordres de grandeur). Ce dispositif fonctionne à l'intérieur d'un microscope électronique à balayage (MEB), où la surface et la microstructure des petits piliers peuvent être observées pendant la déformation. Les données d’ EA collectées seront traitées par des algorithmes ML avancés et des tests de perception humaine pour la classification. Le projet implique une collaboration avec ELTE Budapest (P. D. Ispánovity) et JUNIA Lille (A. Paté).

Résumé des travaux:
1. Des essais de compression seront réalisés sur des micropiliers fabriqué par ‘focused ion beam’ (FIB) à différentes vitesses de déformation, mesurées sur différents matériaux.
2. Des techniques d'intelligence artificielle seront employées pour apprendre les dépendances à long terme dans le domaine temporel et à la lumière des informations sur la déformation.
3. Application de tests de perception humaine pour classer les signaux d'EA.

L'équipe d'encadrement : Les expériences seront réalisées au LGF CNRS (Mines Saint Etienne) sous la direction de Szilvia Kalacska et Guillaume Kermouche. Les travaux d'usinage par FIB seront réalisés dans les locaux de Manutech-USD (St. Etienne). La partie ML sera réalisée à Cergy-Pontoise sous la supervision d'Alexandre Pitti et Péter D. Ispánovity.

L'institution d'accueil : The Les groupes de recherche du LGF (SURF et PMM) sont des experts dans les domaines de la métallurgie, de la mécanique des matériaux et de la fonctionnalité des surfaces (par exemple contre la corrosion). Ils se consacrent à la conception
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Conditions particulières d'exercice

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.

Descriptif du profil recherché

Contraintes et risques :
Ce que nous offrons : Une formation de pointe en mécanique et matériaux ; un programme de recherche et d'enseignement stimulant et enrichissant, un large réseau international avec les meilleurs scientifiques du domaine (en France, Suisse, Allemagne, etc.). L'étudiant aura accès aux équipements micromécaniques les plus récents (installation de déformation à ultra-haute vitesse Alemnis) associés à des techniques de caractérisation polyvalentes (EBSD à haute résolution in situ, émission acoustique in situ).

Exigences :
- Masters, (ou être sur le point de l'acquérir) en physique expérimentale/science des matériaux
- Compétences en mécanique des matériaux et essais mécaniques, la caractérisation par microscopie électronique est un plus
- Affinité pour la programmation, ouverture à la science des données
- Bon niveau d'anglais (le français est un plus)
- Capacité à travailler en équipe
Le candidat doit fournir un CV détaillé, une lettre de motivation, un certificat de Master (ou la date prévue de son obtention), le travail de thèse de Master (ou tout autre travail de recherche qui aide le processus d'évaluation, par exemple des articles, des travaux de concours d'étudiants, etc.) et les coordonnées du directeur de thèse.

Temps plein

Oui

Rémunération contractuels (en € brut/an)

2300€ brut mensuel

Pays

Localisation du poste

Europe, France, Auvergne-Rhône-Alpes, Loire (42)

Géolocalisation du poste

ST ETIENNE

Lieu d'affectation (sans géolocalisation)

42023 ST ETIENNE (France)

Critères candidat

Niveau d'études / Diplôme

Niveau 7 Master/diplômes équivalents

Spécialisation

Formations générales

Langues

Français (Seuil)