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CDD Doctorant(e) - Optimisation de la performance en BMX Race : développement d'une solution d'analyse du geste sportif en condition « écologique » H/F

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Informations générales

Référence : UPR3346-NADMAA-012
Lieu de travail : FUTUROSCOPE
Date de publication : mardi 13 août 2019
Nom du responsable scientifique : M. DOMALAIN - L. REVERET
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2019
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Le CNRS, au laboratoire Pprime (CNRS, UP, ISAE-ENSMA) à Poitiers-Futuroscope, recrute un doctorant dans le cadre d'un programme de recherche qui réunit l'Institut PPRIME (UPR3346, Poitiers), le LJK (UMR 5224, Grenoble), la Fédération Française de Cyclisme et le réseau Grand Insep (CREPS de Poitiers et TSF Voiron). L'objectif général de ce programme de recherche est l'optimisation de la performance en BMX Race.

L'objectif spécifique de ce doctorat est de contribuer à doter les entraineurs et athlètes d'un bagage méthodologique utilisable de manière plus autonome à l'entrainement (voire même en compétition). Ce bagage méthodologique comprend la mise au point de solutions technologiques en termes de systèmes de capture du mouvement « sans marqueur » ainsi que d'algorithmes d'analyse de données. Ces algorithmes s'appuieront à la fois sur des modèles biomécaniques et sur du traitement d'image. Plusieurs sous-objectifs ont ainsi été identifiés.

1. Etude de la sensibilité des déterminants (bio)mécaniques de la performance à la qualité des données d'entrée expérimentales : l'objectif est ici d'évaluer la sensibilité des paramètres de sortie d'une modélisation biomécanique aux données d'entrée expérimentales ainsi qu'aux paramètres du modèle afin d'apprécier dans quelle mesure le protocole d'acquisition de données peut être simplifié.

2. Développement d'un modèle biomécanique adapté à des données d'entrée dégradées : le(a) doctorant(e) développera un modèle biomécanique plus adapté à des données d'entrée dégradées telles que celles issues d'une capture vidéo du mouvement sans marqueurs. Pour ce faire, de nouvelles méthodes de calculs issues des approches mécanique et robotique (ex : utilisation de chaînes cinématiques avec contraintes de fermeture de boucles) ainsi que de l'analyse statistique de la base de données permettront de développer un modèle plus robuste à l'imprécision des données expérimentales.

3. Test, amélioration et adaptation des solutions existantes en matière de capture de mouvement sans marqueur : les techniques les plus récentes pour l'analyse sans marqueurs repose sur l'apprentissage automatique (« machine learning »).
Sur la base des travaux du laboratoire Jean Kuntzmann dans ce domaine, le(a) doctorant(e) choisira la solution technologique la plus adaptée (système de caméras, capteurs/outils de mesures complémentaires) et adaptera les algorithmes existants en termes d'analyse d'image aux besoins spécifiques identifiés lors des précédents objectifs.

Le(a) doctorant(e) bénéficiera d'un environnement matériel favorisant (outils de mesure déjà acquis et opérationnels, accès aux structures de TSF Voiron et de la FFC) ainsi que de l'expérience acquise pendant les 4 premières années du projet (une thèse déjà en cours).

Contexte de travail

Le doctorat s'inscrit dans un projet collaboratif qui réunit 2 équipes de recherches :
L'équipe RoBioSS (Robotique Biomécanique Sport et Santé) de l'Institut PPRIME UPR3346, Poitiers) est spécialisée l'expertise du geste sportif, l'amélioration des outils et méthodes d'analyse du mouvement et l'étude des interactions homme-matériel. RoBioSS travaille également en étroite collaboration avec le Centre de Ressources et d'Expertise de la Performance Sportive (CREPS) de Poitiers, membre du Réseau Grand INSEP qui assure un ancrage des thématiques de recherche au plus près des besoins des entraineurs et sportifs de haut-niveau depuis 20 ans.

Le LJK est une UMR CNRS liée à l'UGA, Grenoble-INP et INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique). Le laboratoire couvre plusieurs domaines en modélisation numérique et traitement d'image. Au sein du LJK, Lionel Reveret est expert dans l'analyse du mouvement via des approches expérimentales peu intrusives, algorithmes temps réel, visualisation graphique 3D et interface utilisateur. Il accompagne les projets de développement du BMX à TSF-Voiron pour sa nouvelle section sport-étude BMX et son projet de nouvelle piste d'entraînement.

Le(a) doctorant(e) sera encadré(e) par Lionel Reveret (directeur de thèse, LJK) et Mathieu Domalain (co-directeur, Pprime). Il sera rattaché à l'école doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information, Informatique (Grenoble).

Le(a) doctorant(e) devra posseder un Master ou un diplôme d'Ingénieur avec une spécialisation en analyse du mouvement (biomécanique, traitement du signal vidéo, mathématiques appliquées) et devra posséder les compétences suivantes :
• Très bonnes compétences en programmation (Python, Matlab, C++)
• Connaissances en analyse d'image/vidéo
• Compétences en modélisation biomécanique et/ou mécanique des systèmes multi-corps
• Connaissances en analyse de données (notamment Machine Learning)
• Maitrise de l'anglais oral et écrit
• Motivation par le sport de haut niveau
• Intérêt pour la conception d'interfaces homme-machine est un plus

Contraintes et risques

Le doctorant sera rattaché aux 2 laboratoires. Il est attendu qu'il effectue ses travaux sur les 2 sites. La durée et le nombre de ces séjours seront définis en concertation.
Des déplacements sont à prévoir en France et à l'étranger.

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