Gestion de la variabilité multi-dimensionnelle par l'IA (neuronale/symbolique) pour l'évolution des architectures de défense MOSA (Approche modulaire des systèmes ouverts

Les systèmes de défense ont généralement une durée de vie très longue, souvent de 30 à 40 ans, et doivent rester performants dans un contexte d’évolution technologique rapide et d’émergence de nouvelles menaces. Dans ce cadre, les architectures traditionnelles présentent plusieurs limites : cycles de développement longs, obsolescence précoce, faible flexibilité face aux évolutions opérationnelles et coûts de modernisation élevés.

Le projet de thèse MOSA-VariaMos, premier projet du programme AMEIDA, vise à proposer un cadre d’ingénierie permettant de concevoir, formaliser et valider des architectures de défense modulaires, dont l’évolution est explicitement pilotée par une modélisation systématique de la variabilité multi-dimensionnelle (opérationnelle, architecturale, technologique et temporelle).

Le projet s’appuie sur le paradigme MOSA (Modular Open Systems Approach), centré sur les interfaces ouvertes et les modules remplaçables, tout en répondant à un enjeu clé : la modularité seule ne suffit pas sans une gestion explicite de la variabilité.

La contribution scientifique principale portera sur une approche de gestion de la variabilité centrée sur l’architecture (implémentée sur la plateforme VariaMos), combinée à des techniques d’intelligence artificielle (raisonnement automatisé, optimisation) permettant d’analyser, simuler, valider, recommander et planifier l’évolution d’architectures dans de larges espaces de configuration.

L’approche sera validée à travers des cas d’usage représentatifs du domaine de la défense et des démonstrateurs technologiques, avec des mesures quantitatives de passage à l’échelle et des retours industriels.

Date de début

• Octobre 2026

(les démarches d’inscription en doctorat devront débuter environ deux mois plus tôt)

Lieu et école doctorale

• ENSTA Bretagne – Campus de Brest
• Inscription à l’école doctorale SPIN
• Laboratoire d’accueil : Lab-STICC

Avantages

• Rémunération compétitive
• Poste de travail et ordinateur fournis
• Financement des conférences, publications et missions de recherche
• Participation à l’écosystème international VariaMos
• Collaboration avec des chercheurs, industriels et acteurs du secteur de la défense

Encadrement et candidature

• Directeur de thèse : Pr. Raúl MAZO
• Encadrant: Pr. Omar HAMMAMI

Les recherches menées par le Lab-STICC et l’U2IS sont pluridisciplinaires et répondent aux besoins de l’industrie, de l’État et de la société de maîtriser des technologies critiques, protéger les données et les infrastructures sensibles, surveiller l’environnement.

Les systèmes de détection avancés et la robotique autonome sont essentiels pour la surveillance et les opérations en milieux hostiles. L’IA embarquée permet la prise de décision en temps réel, et la sûreté de fonctionnement garantit la fiabilité des systèmes.

Au sein du Centre interdisciplinaire mers et océan (CIMO) de l’Institut Polytechnique de Paris, l’axe sciences de l’information porte sur de nouveaux types de capteurs et robots sous-marins pour la collecte de données océanographiques et hydrographiques de précision et la modélisation des interactions océan-atmosphère afin d’amplifier la veille environnementale et la sécurité en milieu marin.

Sur terre les véhicules de plus en plus autonomes qui utilisent l’IA, les capteurs et la communication embarquée participent à la réduction de l’empreinte carbone en assurant une mobilité connectée et sécurisée.

La transformation numérique et l’innovation industrielle sont soutenues par ces travaux qui font progresser l’IA, la fusion des données multi-capteurs et les architectures logicielles pour les systèmes embarqués.

Toute candidature doit satisfaire impérativement tous les critères suivants :

• Diplôme de Master ou diplôme d’ingénieur
• Formation en ingénierie des systèmes, MBSE, SysML, IA neuronale et symbolique, développement web avec bonnes pratiques en génie logiciel
• Nationalité française ou citoyenneté d’un État membre de l’Union européenne
• Excellentes compétences en français et en anglai