CESI met en place six allocations de thèses

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Dans le cadre du développement de ses activités, CESI met en place six allocations de recherche pour des thèses à démarrer dès la rentrée 2021. Plus d’infos ci-après et sur le site de l’association Bernard Grégory.

Thèse basée à Angoulême

Optimisation de l’ordonnancement des tâches de transport des robots intelligents collaboratifs dans le contexte de l’Industrie

  • Scientific Domains: optimisation and simulation of complex systems; scheduling of flexible production workshops; interaction human robot 
  • Key words :  Optimisation; Simulation; mobile robotics; human machine interaction; dynamic scheduling; industry 5.0.

Thèse basée à Lyon

Application des techniques d’intelligence artificielle à la résolution du problème d’ordonnancement dynamique pour un atelier type « job shop flexible » dans le contexte de l’industrie 5.0

  • Scientific domains: Industrial Engineering, Artificial Intelligence, Industry 5.0
  • Keywords : Dynamic scheduling, Job-shop, artificial intelligence

Thèse basée à Nanterre

Environnement méthodologique et technologique de créativité en groupe : Approche expérimentale

  • Scientific domains: Engineering Sciences, Innovation Sciences and Techniques, Cognitive Sciences
  • Key words:  Group creativity methods, Digital collaborative tools, Virtual reality

Thèse basée à Reims

Maturité des systèmes de réalité virtuelle et augmentée couplés au BIM en phase exploitation et maintenance du bâtiment

  • Scientific domains: Industry of the future, Building of the future, Engineering and digital tools
  • Keywords: Augmented Reality, Virtual Reality, Building Information Modelling (BIM), Evaluation, Maturity

Thèse basée à Rouen

Diagnostic et Pronostic à l’aide de l’IA dans le cadre de la maintenance industrielle

  • Scientific domains : Industry 4.0, IMS (Intelligent Maintenance Systems), Machine Learning
  • Key words :  Alarm correlation, Diagnostic & Prognostic, Machine Learning, IA

Thèse basée à Toulouse

Cartographie sémantique en temps réel via la fusion de données issues des perceptions individuelles d’un essaim de robots mobiles dans un contexte industriel homme-robot

  • Scientific domains : industrial robotics, computer science, data processing
  • Keywords : data fusion, semantic map, real-time, human-robot cohabitation, digital twins