Présentation de la société : ORANGE SA
L'ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l'innovation d'Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l'humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l'écosystème digital mondial.Nous formons les expertes et les experts des technologies d'aujourd'hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l'innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d'une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité…) , les femmes et les hommes de Innovation sont à l'écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d'Orange un opérateur multiservices de confiance.
Au sein d'Orange Innovation, vous serez intégré(e) une équipe de recherche à la pointe de l'innovation et de l'expertise sur la captation de données, le Machine Learning embarqué et distribué, ainsi que les interactions et le dialogue homme/machine. Vous ferez partie d'un écosystème de recherche côtoyant des chercheurs, data scientists et ingénieurs logiciels permettant la mise en oeuvre concrète des concepts étudiés. La mission de l'équipe d'accueil est d'apporter des solutions p
Missions
Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur l' " IA pour la maintenance prédictive de lignes aériennes de télécommunication".Les 14 millions de poteaux Orange présents en France représentent une infrastructure critique. Difficile à superviser, ils constituent pourtant le socle physique fondamental des communications nécessaires à nos usages numériques. Leur exposition aux dommages liés aux aléas climatiques et aux activités humaines rend leur maintenance complexe, notamment en termes de prédictibilité de leur durée de vie. Les enjeux liés sont principalement d'ordre financier, technique et environnemental. Au-delà du coût unitaire, chaque poteau a un impact en matière d'émissions de CO2, de consommation de matières premières et d'agents de traitements. Actuellement, Orange mobilise d'importants moyens d'inspection mais, les méthodes usuelles et connues s'avèrent contraignantes, pas complètement fiables, et leur prédictibilité pourrait être améliorée.
En outre, le changement climatique impacte directement les poteaux, comme lors des tempêtes successives et violentes Ciaran et Domingos qui ont provoqué 17.000 défaillances de poteaux en Bretagne.
- Objectif scientifique - résultats et verrous à lever
Traitées par Intelligence Artificielle et par méthodes de traitement du signal, ces mesures doivent permettre de lever un premier verrou scientifique qui vise à détecter et identifier des anomalies voire à réussir à caractériser des liens de causalité avec l'état effectif des poteaux. Par exemple, une évolution du spectre fréquentiel pourra être caractérisée pour inférer un défaut de verticalité.
Un deuxième verrou scientifique consiste en la simulation des systèmes complexes de transmission solidienne poteaux-lignes-poteaux. Il faudra identifier une approche de modélisation capable de vérifier des comportements attendus dans des outils de simulation, grâce aux données et aux caractérisations précédemment identifiées. Cette modélisation pourrait nécessiter de compléter les mesures existantes.
Profil recherché
Créatif et consciencieux, vous aimez travailler et partager avec les autres, aussi bien pour apprendre que pour donner. Vous avez l'esprit d'équipe, faites preuve d'initiative et aimez relever des challenges. Vous aimez conceptualiser, concevoir, tester et mettre en application des idées potentiellement innovantes. Vous avez envie d'augmenter vos connaissances en IA, en architectures distribuées au sein d'un sujet mêlant IoT et modélisation de systèmes physiques complexes et réels.formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, domaine …) :
Le ou la candidat(e) devra avoir obtenu un diplôme d'Ingénieur ou un Master 2 en informatique.
Des compétences en IA et systèmes distribués sont nécessaires.
Des connaissances en mécanique solidienne et en programmation embarquée sont un plus.
Le ou la candidat(e) devra faire preuve de curiosité et d'autonomie. Il devra au moins avoir une maitrise de l'anglais technique (écrit et oral) .
Expériences souhaitées (stages, …) :
Le ou la candidat(e) devra avoir des connaissances approfondies en matière de Machine Learning et de traitement des données. Des connaissances dans le domaine de la physique des matériaux solides seront appréciées et éventuellement à acquérir.
Il devra également avoir la capacité à s'intégrer dans une équipe pluridisciplinaire, et travailler en co-construction avec d'autres équipes.
Le travail devant mener à des publications dans un contexte international, une bonne maitrise de l'anglais est nécessaire tant sur le plan oral que rédactionnel