Détail du poste Établissement : Université de Limoges École doctorale : Sciences et Ingénierie Laboratoire de recherche : XLIM Direction de la thèse : OUIDDAD LABBANI IGBIDA ORCID 0000000262096920 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-08T23:59:59 Cette thèse vise à concevoir une architecture edge-native distribuée et fiable capable d'intégrer, structurer et exploiter en temps réel des données issues d'opérateurs humains et de flottes de robots hétérogènes évoluant dans des environnements critiques et dynamiques. Les travaux porteront sur le traitement adaptatif et la synthèse de flux multi-capteurs (LiDAR, caméras, IMU, données sémantiques), la fusion multi-échelle de données incomplètes et incertaines, ainsi que le développement d'un datalake embarqué résilient fonctionnant sous fortes contraintes de connectivité, d'énergie et de calcul. La thèse explorera également l'intégration d'IA embarquée, notamment les Small Language Models (SLMs) et les modèles Perception-Language-Action (PLA), afin d'améliorer l'interaction humain-robot, le raisonnement autonome et la prise de décision collaborative en conditions dégradées. Dans les opérations de secours à grande échelle (séismes, incendies, inondations, accidents industriels), la prise de décision dépend de l'exploitation rapide de données hétérogènes issues de robots et de systèmes distribués dans des environnements fortement dégradés et incertains. Cette thèse, menée en collaboration avec Pompiers de l'Urgence Internationale (PUI), vise à développer des infrastructures de données intelligentes et des systèmes robotiques coopératifs pour améliorer la perception de situation, l'évaluation des risques et la coordination des interventions en conditions critiques. Le profil recherché - Master's degree or Engineering degree in Robotics, Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science, Embedded Systems, or a closely related field- Strong background in at least several of the following doma
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