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Contrat doctoral (H/F) : Apprentissage profond et Jumeaux Numériques appliqués à la céramologie

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : mardi 30 juillet 2024 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Contrat doctoral (H/F) : Apprentissage profond et Jumeaux Numériques appliqués à la céramologie
Référence : UMR8215-LOUGOM-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : RUEIL MALMAISON
Date de publication : mardi 9 juillet 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2135,00 € brut mensuel
Section(s) CN : Hommes et milieux : évolution, interactions

Description du sujet de thèse

Sujet : Les chaînes opératoires de production des céramiques anciennes revisitées : apports de l'apprentissage profond et des jumeaux numériques

La connaissance approfondie des chaînes opératoires de production des premières productions céramiques d’Europe, associées aux contextes du Néolithique ancien, revêt une importance cruciale pour la compréhension des savoir-faire techniques des premiers agro-pasteurs du continent, de leurs trajectoires spatio-temporelles et de leurs interactions. Traditionnellement, l'identification et la classification de ces céramiques reposent essentiellement sur l’analyse visuelle des poteries. Ces dernières années, l’application de la micro-tomographie, qui offre une exceptionnelle lisibilité de la structure interne des céramiques, a ouvert de nouvelles perspectives pour dépasser la seule expertise empirique des technologues. L’exploitation des données issues de ces analyses reste néanmoins un véritable verrou en raison de la complexité inhérente des céramiques archéologiques définies par des profils minéralogiques, chimiques et poreux extrêmement hétérogènes. Cette thèse permettra de lever ce verrou via une approche novatrice utilisant l'Intelligence Artificielle pour exploiter les images issues des acquisitions micro-tomographiques et MEB de céramiques du Néolithique ancien d’Europe occidentale. Le premier objectif est de classifier ces céramiques en fonction de leur composition matérielle et des techniques employées pour leur fabrication. Pour ce faire, ce projet fera appel à l'apprentissage profond, une technique qui permettra de développer un modèle capable d'effectuer cette classification de manière rapide et fiable. Dans un second temps, la portée de ce premier modèle sera décuplée en créant un "jumeau numérique" des céramiques dans une perspective de rétro-ingénierie : cela signifie qu'il sera possible de simuler les séquences de gestes mises en œuvre pour produire les céramiques anciennes. Cette approche constitue une véritable rupture méthodologique pour la céramologie, permettant d’articuler les différentes échelles d’analyse (du micron au centimètre) dans une perspective inédite.

Les compétences recherchées pour ce projet doctoral s’inscrivent dans l’Informatique, les sciences de l’information et les Mathématiques appliquées. Elles incluent la géométrie stochastique, ainsi que l’apprentissage profond. Un goût ou des connaissances en sciences des matériaux seront un plus. Le/la doctorant(e) devra en outre disposer de bonnes compétences en programmation informatique (C, C++, Python). Un intérêt pour les sciences sociales (Archéologie, Anthropologie) sera apprécié.

Contexte de travail

Cette thèse de doctorat est financée par le DIM PAMIR (projet IDF-DIM-PAMIR-2024-4-024 «CÉRAJUM» dirigé par Louise Gomart et Maxime Moreaud) en co-portage entre l'UMR CNRS Trajectoires et l'IFPEN et en partenariat avec l'UMR CNRS CEPAM et l'USR IPANEMA. Le/la Doctorant(e) sera encadrée par une équipe interdisciplinaire composée de chercheurs et ingénieurs de l'IFPEN et du CNRS. Il/Elle partagera son temps de travail entre l'IFPEN (Rueil Malmaison) et le laboratoire CNRS Trajectoires (Paris 4ème arrondissement). Il/Elle sera amené(e) à participer aux analyses micro-tomographiques et MEB sur le matériel archéologique en région parisienne prévues dans le cadre du projet, ainsi qu'à la diffusion scientifique de ses résultats (articles scientifiques, congrès, séminaires...)

Contraintes et risques

pas de risque identifié