Développement d’un outil basé sur des réseaux de neurones (deep learning) pour le dimensionnement du ferraillage des escaliers balancés à vide, conformément aux Eurocode

LG Industrie est un fabricant de béton préfabriqué, entreprise familiale active depuis plus de 30 ans et pionnière dans le domaine. Depuis plus de 25 ans, elle conçoit et produit des escaliers préfabriqués en béton, reconnus pour leur robustesse, leur qualité esthétique et leur conformité aux normes en vigueur.

Dans le cadre du développement de ses activités, LG Industrie souhaite créer son propre outil de dimensionnement et de calcul de ferraillage pour les escaliers balancés à vide, capables de répondre aux demandes spécifiques et sur mesure de ses clients.

Un escalier balancé à vide est un escalier sans fût porteur, comportant un vide central. L’escalier peut disposer d’un quart tournant au départ ou à l’arrivée, mais aussi d’un demi tournant
intermédiaire.

Objectifs :
L’objectif du stage est de développer un outil de dimensionnement de ferraillage pour deux configurations d’escaliers balancés à vide (un escalier en L et un escalier en U) conformément aux Eurocodes.

L’étude portera notamment sur :

• la prise en compte des différentes hypothèses de calcul (charges, types d’appuis, géométrie, classes d’exposition),
• la génération de données issues de calculs par éléments finis,
• l’intégration d’un algorithme de réseaux de neurones entraîné sur ces données,
• le développement d’outils de calcul et de vérification structurelle basés sur les normes Eurocode.

Missions :

• Réaliser un état de l’art des modèles de réseaux de neurones utilisés dans les applications
• de calcul structurel.
• Développer une base de données incluant les différentes hypothèses d’entrée (type d’appuis, charges, géométrie, exposition…) et les efforts internes ainsi que les contraintes identifiées via un logiciel de calcul par éléments finis.
• Développer un modèle basé sur un algorithme de deep learning pour la prédiction des efforts internes ainsi que des contraintes
• Développer les méthodes de calcul et les vérifications structurelles en ELU et ELS dans un environnement Python (idéalement).
• Concevoir l’outil final (intégration des méthodes de calcul, vérifications, interface, algorithmes…).

Durée et lieu du stage :

• Période : début mars à fin août 2025 (6 mois).
• Localisation principale : Icam Nantes (35 Avenue du Champ de Manoeuvres, 44470 Carquefou).
• Déplacements ponctuels : LG Industrie, ZI La Blauderie, 85700 Sèvremont.
• Rémunération : Selon la convention.

Nous recherchons un(e) étudiant(e) de niveau Bac +5, motivé(e) et intéressé(e) par la modélisation numérique par éléments finis et l’intelligence artificielle.
Compétences recherchées :

• Solides connaissances en calcul structurel appliqué au bâtiment conformément aux Eurocodes,
• Compétences en programmation (Python idéalement),
• Intérêt pour l’IA et les méthodes d’apprentissage,
• Autonomie, rigueur, esprit d’équipe et bonnes capacités de communication.