Annonce postée par : ANAS DABAJ (anas.dabaj(a)sncf.fr)
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Contact : anas.dabaj(a)sncf.fr
La Direction Technologies, Innovation et Projets Groupe de SNCF développe un axe de
recherche sur l’évaluation holistique de l’impact du changement climatique sur les
infrastructures et l’exploitation ferroviaires. A terme, l’objectif de ces travaux est de
renforcer la résilience et la sureté de l’écosystème ferroviaire en limitant les coûts des
dommages et des pertes d’exploitation engendrés par les aléas climatiques et les
catastrophes naturelles.
Description de la mission :
Dans ce contexte, l’objectif de l’alternance proposée consiste à développer des modèles IA
pour la prédiction des défaillances des assets ferroviaires en fonction des aléas
climatiques, et ce en se basant sur les données météo historiques et sur les différents
scenarii de projections climatiques. Les travaux à mener dans cette alternance auront une
forte dimension R&D, notamment sur les volets :
* Exploitation bases de données météo (COPERNICUS, DRIAS…)
* Utilisation des données satellitaires (Remote Sensing),
* Mining des bases de données de défaillances
* Développement d’outils prédictifs robustes et explicables
Cette alternance sera à la croisée de plusieurs disciplines, notamment la modélisation des
risques physiques, le traitement et l’analyse des données, la géomatique (SIG), la
télédétection, le Machine Learning, etc. Une très bonne aisance en programmation et en IA
est attendue du candidat, à la fois pour exploiter les bases de données météo,
satellitaires… et pour développer des modèles prédictifs de défaillances.
Adresse complète du lieu de réalisation de la mission : 1-3 avenue François Mitterrand
93210 Saint-Denis.
Rattachement direction centrale : Direction Technologies Innovation Projets Groupe, SNCF
SA.
Son quotidien : L’alternant(e) sera en immersion dans un environnement de recherche et
développement (R&D) et aura l’occasion de travailler sur les sujets suivants :
•Etat de l’art des modèles empiriques, physiques et de machine Learning utilisés pour la
prédiction de la vulnérabilité des assets ferroviaires en fonction des aléas climatiques
•Choix d’une méthode ou d’une combinaison de méthodes pertinentes et constitution d’un jeu
de données à partir des bases de données internes SNCF
•Développement d’un ou de plusieurs modèles prédictifs de sensibilité et de défaillance en
fonction des hypothèses de modélisation
•Entrainement et validation des modèles sur un jeu de données représentatifs et sur
plusieurs assets ferroviaires
•Le développement d’un SIG permettant l’automatisation et la reproduction des analyses de
risques.
Ces pistes de recherche restent indicatives. Elles pourront être ajustées en fonction des
idées de l’étudiant et des spécificités de sa formation.
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