Lois universelles et contrôle proprioceptif de la nage ondulatoire // Universal laws and proprioceptive control of undulatory swimming

Cette thèse se situe à l'interface entre mécanique des fluides, dynamique non linéaire et robotique, et sera co-encadrée par des chercheurs d'INPHYNI (hydrodynamique, modélisation théorique, simulations numériques et expérimentations fines) et d'I3S (robotique, systèmes embarqués, mécatronique et contrôle temps réel) à l'Université Côte d'Azur. Elle s'appuie sur des résultats internationalement reconnus dans le domaine de la nage ondulatoire et des interactions fluide–structure, incluant deux publications dans des revues Nature et une dans PNAS par le coordinateur scientifique sur ces thématiques. La thèse vise à prolonger ces avancées en articulant compréhension fondamentale et implémentation robotique autonome.

La nage ondulatoire constitue l'un des modes de propulsion les plus répandus chez les vertébrés aquatiques. Si des lois d'échelle récentes ont permis d'unifier les performances de nage sur près de huit ordres de grandeur en nombre de Reynolds, des questions fondamentales demeurent ouvertes concernant l'optimisation énergétique, la sélection des allures et l'émergence du mouvement à partir de boucles sensori-motrices locales. L'objectif de la thèse est d'établir des lois prédictives et interprétables reliant poussée, traînée, vitesse, morphologie, fréquence d'oscillation et coût énergétique, puis d'incarner ces principes dans un robot poisson biomimétique autonome.

Le doctorant développera des modèles théoriques et réduits fondés sur une analyse adimensionnelle (nombres de Reynolds, de Strouhal et élasto-inertiels) afin de décrire l'efficacité propulsive et les bilans énergétiques. Ces modèles seront confrontés à des simulations numériques haute fidélité, incluant des simulations directes des équations de Navier–Stokes et des calculs d'interaction fluide–structure réalisés sous COMSOL (formulation ALE). En parallèle, des expériences contrôlées seront menées sur une plateforme robotique souple développée à INPHYNI. Les efforts hydrodynamiques seront mesurés via des capteurs force–couple et la puissance électrique consommée sera analysée afin d'établir des budgets énergétiques quantitatifs. Des outils d'analyse avancée, incluant la quantification des incertitudes et l'extraction de modèles à partir des données, garantiront la robustesse des conclusions physiques.

Un axe central de la thèse consiste à mettre en œuvre une architecture de contrôle proprioceptive, dans laquelle l'allure de nage émerge d'une boucle de rétroaction locale plutôt que d'une cinématique imposée. Le robot sera équipé de jauges de déformation, d'unités de mesure inertielle et de capteurs de pression. INPHYNI développera des lois de rétroaction retardée fondées sur la courbure, inspirées des mécanismes biologiques et de la dynamique non linéaire. I3S concevra l'architecture embarquée, le traitement temps réel des signaux, la commande des actionneurs et les modules d'autonomie. L'intégration étroite entre modélisation physique et implémentation robotique constitue le cœur interdisciplinaire du projet.

L'interaction entre INPHYNI et I3S est structurante : les lois issues de l'hydrodynamique guideront la conception du contrôle embarqué, tandis que les contraintes mécatroniques et robotiques alimenteront en retour la modélisation théorique. Cette approche bidirectionnelle garantit une interdisciplinarité réelle et cohérente.

Le doctorant acquerra une double compétence rare en interactions fluide–structure, dynamique non linéaire, instrumentation expérimentale, conception robotique et contrôle autonome embarqué. Les retombées attendues incluent l'identification de lois énergétiques prédictives, la validation expérimentale de stratégies de nage proprioceptives et des gains mesurables d'efficacité (objectif 10–20 %) par rapport à des cinématiques imposées. Au-delà des avancées fondamentales, la thèse contribuera au développement de robots sous-marins sobres en énergie et de plateformes biomimétiques pour le suivi environnemental.
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This PhD project is positioned at the interface between fluid mechanics, nonlinear physics, and robotics, and will be jointly supervised by researchers from INPHYNI (hydrodynamics, theory, high-precision experiments) and I3S (robotics, embedded systems, mechatronic design, and real-time control) at Université Côte d'Azur. It builds upon internationally recognized contributions in undulatory locomotion and fluid–structure interactions, including two publications in Nature journals and one in PNAS by the team in this research area. The thesis will capitalize on this strong scientific foundation to bridge fundamental physics and autonomous robotic implementation.

Undulatory swimming is one of the most widespread propulsion mechanisms in aquatic vertebrates. While universal scaling laws have recently unified swimming performance across nearly eight orders of magnitude in Reynolds number, fundamental questions remain open regarding energetic optimization, gait selection, and embodied control. The objective of this PhD is to establish predictive and interpretable laws linking thrust, drag, swimming velocity, morphology, actuation frequency, and energy consumption, and to embed these principles into an autonomous bio-inspired robotic fish.

The doctoral candidate will develop theoretical and reduced-order models based on dimensionless analysis (Reynolds, Strouhal, and elasto-inertial numbers) to describe propulsion efficiency and energetic cost. These models will be systematically confronted with high-fidelity numerical simulations, including Direct Numerical Simulations of the Navier–Stokes equations and Fluid–Structure Interaction simulations performed in COMSOL using an ALE framework. In parallel, controlled laboratory experiments will be conducted on a compliant robotic fish platform developed at INPHYNI. Hydrodynamic forces will be measured using force–torque sensors, and electrical power consumption will be monitored to derive quantitative energetic budgets. Advanced data analysis, including uncertainty quantification and data-driven model extraction, will ensure robust and interpretable physical conclusions.

A central component of the thesis is the implementation of a proprioceptive control architecture, in which locomotion emerges from local sensorimotor feedback rather than imposed kinematics. The robotic fish will be upgraded with embedded strain sensors, inertial measurement units (IMUs), and pressure sensors. INPHYNI will provide curvature-based delayed feedback models inspired by biological proprioception and nonlinear dynamics. I3S will design and implement the embedded control architecture, actuator command systems, onboard signal processing, and autonomous navigation modules. This tight integration between physics-based modeling and robotic embodiment constitutes the core interdisciplinary contribution of the project.

The interaction between INPHYNI and I3S is central to the success of the thesis: physical scaling laws derived from hydrodynamics will directly inform the robotic control architecture, while constraints arising from embedded systems and actuation will feed back into the theoretical modeling. This bidirectional exchange ensures a truly interdisciplinary approach rather than a simple juxtaposition of competencies.

The PhD candidate will acquire a rare dual expertise in fluid–structure interaction, nonlinear dynamics, experimental hydrodynamics, robotic design, and autonomous control systems. Expected outcomes include predictive energetic laws for undulatory propulsion, experimentally validated proprioceptive swimming strategies, and measurable efficiency gains (target 10–20%) compared to imposed kinematics. Beyond fundamental advances, the thesis will contribute to the development of energy-aware underwater robots and scalable biomimetic platforms for environmental monitoring.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://mederic-argentina.github.io

Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral

Université Côte d'Azur

364 SFA - Sciences Fondamentales et Appliquées

Le candidat devra être titulaire d'un Master 2 ou équivalent en physique, mécanique des fluides, mécanique, robotique ou systèmes dynamiques, avec une solide formation en modélisation mathématique et en méthodes numériques. Une bonne maîtrise des bases de la mécanique des fluides et des systèmes dynamiques est attendue. Des compétences en simulation numérique (par exemple éléments finis, CFD, COMSOL ou outils équivalents) et en programmation scientifique (Python, Matlab, C/C++) seront appréciées. Un intérêt pour l'expérimentation, l'instrumentation et l'analyse de données est également souhaité. Une appétence pour la robotique, le contrôle embarqué et les systèmes mécatroniques constituera un atout important, compte tenu de l'interaction avec l'équipe d'I3S. Le candidat devra faire preuve d'autonomie, de curiosité scientifique, de capacité à travailler en équipe dans un environnement interdisciplinaire, et d'aptitudes à communiquer ses résultats (rédaction scientifique en anglais, présentations en conférences).
The candidate should hold a Master's degree (or equivalent) in Physics, Fluid Mechanics, Mechanical Engineering, Robotics, or Dynamical Systems, with a strong background in mathematical modeling and numerical methods. A solid understanding of continuum mechanics and fluid dynamics is expected. Experience in numerical simulations (e.g., finite elements, CFD, COMSOL or equivalent tools) and scientific programming (Python, Matlab, C/C++) will be highly appreciated. An interest in experimental work, instrumentation, and data analysis is also desirable. A strong motivation for robotics, embedded control, and mechatronic systems will be considered an important asset, given the close interaction with the I3S robotics team. The candidate should demonstrate scientific curiosity, autonomy, and the ability to work in an interdisciplinary environment. Good communication skills and proficiency in written and spoken English (for scientific publications and conference presentations) are required.