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Doctorant Lean & Energy 5.0 F/H
Arts et Métiers —Aix-en-Provence (13)
- Temps plein
- Ingénierie
- Master
- C++
Vendeur - Démonstrateur
FRANCE PIANOS —Marseille (13)
- Sens de l'organisation
Consultant Data Governance/ Management H/F - Aix en Provence
Sopra Steria Next —Aix-en-Provence (13)
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Doctorant Lean & Energy 5.0 F/H

Arts et Métiers -
Aix-en-Provence (13)

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Détails de l'emploi

Temps plein

Qualifications

Ingénierie
Master
C++
C
Python

Description complète du poste

Doctorant H/F – Lean & Industry 5.0
Champ scientifique principal : Génie Industriel

Qui sommes-nous ?

Grande école d’ingénieur, l’Ecole Nationale Supérieure d’Arts et Métiers est un
établissement public scientifique, culturel et professionnel (EPSCP) sous tutelle
unique du ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche. Il est
composé de huit campus et de trois instituts répartis sur le territoire. Ses
missions sont celles d’un établissement public d’enseignement supérieur :
formation initiale et continue, recherche et valorisation.

Le laboratoire LISPEN développe des recherches dans le domaine des systèmes
dynamiques multi-physiques et virtuels, ayant comme champ d'application
privilégié l'Industrie du Futur. La santé, le sport et le bâtiment font également
partie des domaines applicatifs investigués par les équipes du laboratoire. Au
titre de cette finalité applicative, le Laboratoire fait partie du réseau de
laboratoires de l'Institut Carnot ARTS visant à favoriser la recherche
partenariale.

Environnement du poste :

Pour s’imposer comme un leader de l’industrie du futur, la France doit être en
mesure d’apporter à ses entreprises les solutions leur permettant de se
transformer. Cela s’appuie sur de nouvelles solutions technologiques et de
nouveaux services qui viendront se greffer sur les infrastructures industrielles
préexistantes. RéCLasSIF (Réseau des Campus Labellisés Solutions Industrie du
Futur) répond à cet enjeu fort par la formation, la recherche et l‘innovation.

Arts et Métiers et les écoles de l’Institut Mines Télécom disposent déjà d’un
réseau de plateformes technologiques de niveau industriel qui maillent déjà le
territoire français grâce à plusieurs campus. Chaque campus offre des solutions
et des programmes de formation adaptés aux besoins des entreprises et
démontrés sur ces plateformes. RéCLasSIF propose :

Une coordination et une mise en réseau des campus grâce à une

plateforme de services partagés, pour développer et intégrer les solutions clés
pour la filière Solutions pour l’Industrie du futur afin d’accélérer la diffusion de
l’offre française ;

La construction d’un label de qualité "Solution Industrie du Futur" pour

les campus visant le développement, l’intégration et la formation aux solutions
pour une industrie verte et responsable. Il servira de repère aux acteurs
industriels.

Ce travail de recherche sera hébergé sur le campus Arts et Métiers d’Aix en
Provence au sein du Laboratoire LISPEN. Les activités de thèse proposées
s’inscrivent dans la thématique « transformation industrielle » portée par le
laboratoire LISPEN.
Cette thèse s’inscrit dans une collaboration entre l’ENSAM Aix-en-Provence
(Laboratoire LIPSEN), l’IMT Mines Alès (laboratoires EuroMov DHM et SyCoIA)
et Mines Saint-Étienne (équipe SFL, LIMOS), établissements reconnus pour leurs
expertises en génie industriel, optimisation combinatoire et en intelligence
artificielle. Elle s’appuie sur deux plateformes technologiques complémentaires :

- DynEO, l’usine-école/factory lab implanté sur le campus ENSAM d’Aix-
en-Provence, est un démonstrateur de l’industrie du futur. Dotée d’une ligne

Localisation :
Aix-en-Provence
2 cours des Arts et Métiers
13617 Aix-en-Provence

Informations
complémentaires :
Poste disponible à partir de :
1er Juin

Unité d’affectation : Laboratoire
LISPEN

ARCHII-IDEALE / RéCLasSIF :
Financement : France 2030

Type de contrat : Contrat
doctoral

Nos recrutements sont fondés
sur les compétences, sans
distinction d’origine, d’âge, ou
de genre et tous nos postes
sont ouverts aux personnes en
situation de handicap.

Enseignement : oui
Durée du contrat : 36 mois
Quotité de travail : Temps plein

Rattachement poste-type :
Doctorant/ Doctorante

Candidature :
CV et lettre de motivation à
envoyer par mail à

Frédéric Rosin
[email protected]
Esma Yahia
[email protected]
Lionel Roucoules
[email protected]

Oussama Ben-Ammar (co-
encadrement) :
Oussama.Ben-Ammar@mines-
ales.fr

Date de publication :
23/04/2026

Référence Place de l’emploi
public : 2026-2261316

Date limite de candidature :
27/05/26

manuelle reconfigurable (assemblage de raquettes sur 6 postes), de capteurs IoT, de systèmes de réalité
augmentée et virtuelle, elle permet la mise en œuvre de scénarios expérimentaux réalistes dans un
environnement contrôlé.

AIHM (Alès Imaging and Human Metrology), la plateforme d’IMT Mines Alès, propose des

technologies avancées de capture du mouvement en environnement industriel (capteurs inertiels
portables). Ces outils permettent de quantifier objectivement la pénibilité des tâches (gestes répétitifs,
postures contraignantes, efforts) et d’évaluer l’ergonomie des postes de travail.

Sujet de thèse/ de recherche :

Lean and Operator 5.0: Dynamic Line Balancing Integrating Ergonomics, Variability, Productivity,
and Resilience

L’industrie contemporaine évolue vers un nouveau paradigme : l’Industrie 5.0, centrée sur la durabilité, la
résilience, et le facteur humain. Cette transition dépasse les logiques d’automatisation massive de l’Industrie
4.0, en replaçant l’opérateur au cœur du système productif. Dans ce contexte, l’équilibrage dynamique des
lignes de production – c’est-à-dire la capacité à adapter en temps réel la répartition des tâches entre postes,
humains et ressources techniques – devient un levier stratégique pour conjuguer performance opérationnelle
et qualité de vie au travail.

La thèse vise à développer une approche systémique de l’équilibrage dynamique, où les choix d’organisation
de la production (séquencement, affectation, découpage des tâches) intègrent à la fois :

des critères humains : pénibilité, fatigue, confort, acceptabilité technologique,
des paramètres environnementaux : consommation énergétique, émissions, déchets,
des contraintes de performance : productivité, qualité, flexibilité.

Les outils développés – incluant des algorithmes d’optimisation combinatoire, des techniques d’intelligence
artificielle et des modèles de jumeaux numériques – permettront de tester, simuler et optimiser différents
scénarios d’organisation à partir de données réelles issues de DynEO et AIHM, et de proposer des
recommandations robustes pour une production plus humaine, durable et agile.

Axes de recherche :

Capture de mouvement et mesure de la pénibilité et de la productivité basées sur l’IA ;
Modélisation et optimisation des situations de travail basée sur la simulation et l’optimisation

combinatoire ;

Étude de la robustesse des solutions à différents cas d’usage de DynEO ;
Validation expérimentale sur les données réelles issues de DynEO et AIHM.

Mots clés :

Industrie 5.0, Lean, Approche centrée sur l'humain, simulation, équilibrage, pénibilité, productivité,
optimisation combinatoire, optimisation stochastique.

Profil du candidat :

Le sujet proposé s’adresse à des candidats(e)s titulaires d’un niveau master à orientation recherche avec
une spécialisation en génie industriel, recherche opérationnelle, intelligence artificielle ou informatique
décisionnelle.
Une expérience et/ou des compétences dans les domaines suivants seront particulièrement appréciées :

Optimisation combinatoire, outils de simulation, mise en œuvre d’un modèle d’intelligence Artificielle ;
Lean management, analyse des situations de travail, amélioration continue, équilibrage ;
Autonome en programmation et maîtrise du langage Python et éventuellement des langages C/C++

(précision : il ne s’agit pas pour autant une thèse portant spécifiquement sur le développement de nouveaux
modèles d’IA)

Les qualités suivantes sont attendues : curiosité scientifique, autonomie, esprit d’initiative et goût pour le
travail collaboratif (académique et industriel).

Vos données personnelles

L’ENSAM traite vos données personnelles en conformité avec le RGPD et la loi informatique et libertés. Ce
traitement s’effectue aux fins de gestion de votre candidature et d’évaluation de vos compétences au regard
du poste/du stage pour lequel vous candidatez.
Pour tout exercice de droits sur vos données personnelles, vous pouvez contacter le délégué à la protection

des données de l’ENSAM à l’adresse [email protected]
Pour connaitre de manière exhaustive les données collectées par l’ENSAM et les modalités de traitement de
vos données, vous pouvez consulter la politique de protection des données personnelles de l’ENSAM y

afférente ICI.

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