Missions

- Participation à la construction d’un vocabulaire contrôlé et d’un graphe de connaissances pour décrire les activités de production, analyse et interprétation des données au sein de cadres collaboratifs et multidisciplinaires.
- Permettre la capitalisation (collecte, enrichissement (création de métadonnées) et stockage) de diverses données (allant de l’acquisition (nuages de points, photogrammétrie, CND, mesures en labo, etc.) à la simulation numérique (fichiers de données et de résultats, etc) relatives à des études.
- Mise en place d’outils de visualisation interactive intégrant les données sources, leurs annotations sémantiques et les résultats des simulations qui soient utilisables en ligne (technologies web)
- Mise en place d’outils de traitement pour rechercher des corrélations à même de créer de la connaissance (a partir d’une base de données orientée graphe).

Activités

- Faire une synthèse des différents vocabulaires contrôlés, nomenclatures, graphes de connaissances, etc, disponibles dans le domaine du projet et faire une veille sur les actions similaires qui pourraient être menées dans d’autres projets en cours.
- Définir des " use cases " de l’utilisation de l’écosystème numérique. Un premier premier cas concernera la visualisation des différentes informations dans un seul environnement. Un second cas concernera la recherche de corrélations « simples » (sémantiques et/ou géométriques).
- Faire un état des lieux sur les outils disponibles ou similaires pour permettre la capitalisation des données : astragale (travail de thèse de d’Antoine Gros), projet ERC n-Dame_Heritage, etc. Proposer un cahier des charges, voire tester des prototypes.

Compétences

- Ingénierie de la connaissance : vocabulaire contrôlé, thésaurus, ontologie, graphe de connaissance, web sémantique, etc.
- Base de données (graphe de préférence), technologies web, visualisation 2D/3D.
- Pratique de la programmation (javascript ou python ou C++ par exemple) et des outils de développement (UML, versionnement, intégration continues, etc).
- La connaissance des techniques de l’IA serait un plus.

Contexte de travail

Le LMGC est particulièrement impliqué dans plusieurs projets concernant la compréhension du comportement structurel ou environnemental des maçonneries et souhaite mettre en place un écosystème numérique permettant de collecter, d’enrichir, de visualiser, etc des données provenant de relevés, d’annotations, de mesures, de modélisations géométriques ou physiques en lien avec ces projets. Cette démarche a été initiée dans le cadre de la thèse d’Antoine Gros financée par la MITI du CNRS en lien avec le chantier scientifique Notre-Dame (collaboration entre le laboratoire MAP (Livio de Luca - GT données numériques) et le LMGC (Frédéric Dubois - GT Structure)). Quelques finalités, qui dépassent le cadre de ce post-doc, seraient la mise en place de jumeaux numériques (des modèles numériques qui assimilent les autres informations), la génération d’annotations grâce aux résultats de simulation, la construction de systèmes d’apprentissage s’appuyant sur les données stockées.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.