Et si certains problèmes inverses en imagerie pouvaient être résolus non par des itérations numériques coûteuses, mais par la relaxation naturelle d’un circuit analogique reconfigurable ? Ce doctorat vous place à l’interface entre IA frugale, traitement du signal, électronique et contrôle non destructif.
Dans le cadre de l’AI Cluster ENACT, vous développerez des solveurs inverses analogiques fondés sur l’énergie pour l’évaluation non destructive (NDE), implémentés sur des Field-Programmable Analog Arrays (FPAA), l’équivalent analogique d’un FPGA. L’ambition est double : améliorer la résolution et l’interprétabilité de problèmes inverses réels en imagerie THz, et réduire rigoureusement le coût énergétique du calcul par rapport à des approches CPU/GPU ou FPGA purement numériques.
Le projet cible trois cas d’usage concrets: (i) déconvolution parcimonieuse de signaux THz pour localiser des interfaces sous-surfaciques au-delà de la résolution nominale ; (ii) reconstruction stratigraphique multi-couches sous contraintes physiques ; (iii) estimation locale d’épaisseur de revêtement sur zones d’intérêt, à l’échelle et avec quantification d’incertitude. Vous concevrez les fonctions d’énergie, implémenterez les dynamiques de relaxation analogique sur FPAA et développerez la boucle hybride analogique-numérique (calibration, orchestration, détection de convergence, indicateurs de qualité).
Ce sujet offre un positionnement rare : cotutelle avec Georgia Tech, interaction forte avec l’Institut Jean Lamour pour l’accélération FPGA/numérique, et adossement direct au projet ANR AATLAS. Vous travaillerez sur de vraies données expérimentales, du matériel reconfigurable de pointe, et une IA à la fois explicable, embarquable et sobre.
Le/la doctorant(e) sera recruté(e) par le CNRS au sein de l'International Research Lab Georgia Tech–CNRS (IRL 2958), hébergé à Georgia Tech Europe à Metz, dans l'équipe THz Imaging & Nonlinear Dynamics dirigée scientifiquement par Alexandre Locquet. Contrat : CDD doctoral CNRS de 36 mois, temps plein. Démarrage souhaité : 1er octobre 2026. Doctorat : inscription à l'Université de Lorraine (école doctorale C2MP).
Le sujet s'inscrit dans l'AI Cluster ENACT, axe « AI for Engineering and Scientific Discovery », avec une ambition scientifique et environnementale forte : faire émerger des méthodes d'IA plus sobres pour des problèmes inverses réels en contrôle non destructif. Le sujet a déjà franchi la première étape de sélection ENACT ; l'objectif est désormais d'identifier rapidement un excellent profil pour la phase finale d'audition. Cette offre de thèse est proposée par le Cluster IA ENACT et ses partenaires. Retrouvez l'ensemble des offres de thèse et des actions ENACT sur le site du Cluster IA ENACT : https://cluster-ia-enact.ai/.
Vous évoluerez dans un environnement rare, à la croisée de l'IA frugale, du calcul analogique, de l'électronique reconfigurable et de l'imagerie THz. La thèse est adossée au projet ANR PRC AATLAS (coordonné par Alexandre Locquet), qui fournit la plateforme FPAA+FPGA, l'écosystème matériel et les benchmarks énergétiques. Elle sera menée en cotutelle avec Georgia Institute of Technology (Atlanta, USA) sous la supervision de la Prof. Jennifer Hasler, pionnière des FPAA, avec un co-encadrement français par le Pr Slavisa Jovanovic (Institut Jean Lamour) pour la partie FPGA/architectures hybrides. Des séjours prolongés à Atlanta sont envisagés.
Ce poste convient particulièrement à un profil qui souhaite faire à la fois de la science de haut niveau et du prototypage concret : modélisation, programmation, circuits, mesures et validation sur données réelles. Les candidatures seront examinées au fil de l'eau, en cohérence avec le calendrier ENACT ; les candidatures précoces sont donc vivement encouragées. Merci de joindre un CV détaillé, une lettre de motivation, les relevés de notes de licence/master (ou équivalent) et, si possible, le contact d'un ou deux référents académiques. Contact scientifique :
[email protected] -
[email protected]
- Diplôme : Master/Ingénieur (Bac+5) en génie électrique, physique appliquée, informatique, mathématiques appliquées, traitement du signal ou domaine proche.
- Compétences fortement recherchées : programmation Python ; très bonnes bases en optimisation et/ou problèmes inverses ; goût pour le traitement du signal, les données expérimentales et la modélisation physique.
- Atouts importants : expérience en électronique, FPGA/embarqué, circuits analogiques ou systèmes mixtes ; pratique de NumPy/SciPy/PyTorch ; intérêt pour le co-design algorithme-matériel et l'évaluation énergétique.
- Qualités personnelles : curiosité, autonomie, rigueur, envie de construire et de tester des prototypes, capacité à évoluer dans un environnement international et interdisciplinaire. Anglais courant indispensable ; des séjours prolongés à Atlanta sont prévus dans le cadre de la cotutelle.
Déplacements en France et à l’étranger, en particulier dans le cadre de la cotutelle à Georgia Tech (Atlanta), des réunions de consortium ENACT/AATLAS et des conférences internationales. Travail expérimental en laboratoire sur cartes électroniques, plateformes FPAA/FPGA et systèmes de mesure THz, avec respect des procédures de sécurité. Certaines campagnes de mesures et phases d’intégration matérielle peuvent nécessiter une flexibilité d’organisation.
Accès aux locaux soumis à la procédure ZRR (Zone à Régime Restrictif) : le recrutement est conditionné à l’obtention de l’autorisation correspondante.
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
44 jours
Pratique et indemnisation du TT
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
Référence de l’offre
IRL2958-NICSTO-002
Section(s) CN / Domaine de recherche
Micro- et nanotechnologies, micro- et nanosystèmes, photonique, électronique, électromagnétisme, énergie électrique
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