Apprentissage informé par la physique pour les problèmes inverses acoustiques : reconstruction de champs

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité

Référence

SL-DRT-26-0650

Direction

DRT

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Apprentissage informé par la physique pour les problèmes inverses acoustiques : reconstruction de champs, détection et analyse de détectabilité en environnements complexes

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Cette thèse vise à développer un cadre mathématique et algorithmique pour la résolution de problèmes inverses acoustiques en environnements complexes, fondé sur l’apprentissage informé par la physique. En intégrant explicitement l’équation des ondes dans des architectures d’intelligence artificielle, l’objectif est d’améliorer la reconstruction de champs acoustiques à partir de mesures partielles, la localisation de sources mobiles et l’analyse quantitative de leur détectabilité. Le projet combine modélisation des équations aux dérivées partielles, optimisation contrainte et apprentissage profond hybride. Les applications concernent les systèmes de perception acoustique distribuée et la détection de plateformes mobiles.

Université / école doctorale

Ecole Doctorale Sciences des Métiers de l’Ingénieur (SMI )
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Critères candidat

Formation recommandée

IA et acoustique

Demandeur

Disponibilité du poste

01/09/2026

Personne à contacter par le candidat

BOLZMACHER Christian christian.bolzmacher@cea.fr
CEA
DRT/DIASI//LISA
CEA Saclay Nano-INNOV
Institut CARNOT CEA LIST
DIASI/Laboratoire d’Interfaces Sensorielles et Ambiantes
Point courrier 173
91191 Gif sur Yvette CEDEX

01 69 08 02 32