Doctorant - Lean

• La construction d'un label de qualité "Solution Industrie du Futur" pour les campus visant le développement, l'intégration et la formation aux solutions pour une industrie verte et responsable. Il servira de repère aux acteurs industriels.

Ce travail de recherche sera hébergé sur le campus Arts et Métiers d'Aix en Provence au sein du Laboratoire LISPEN. Les activités de thèse proposées s'inscrivent dans la thématique « transformation industrielle » portée par le laboratoire LISPEN.

Cette thèse s'inscrit dans une collaboration entre l'ENSAM Aix-en-Provence (Laboratoire LIPSEN), l'IMT Mines Alès (laboratoires EuroMov DHM et SyCoIA) et Mines Saint-Étienne (équipe SFL, LIMOS), établissements reconnus pour leurs expertises en génie industriel, optimisation combinatoire et en intelligence artificielle. Elle s'appuie sur deux plateformes technologiques complémentaires :

DynEO, l'usine-école/factory lab implanté sur le campus ENSAM d'Aix-en-Provence, est un démonstrateur de l'industrie du futur. Dotée d'une ligne manuelle reconfigurable (assemblage de raquettes sur 6 postes), de capteurs IoT, de systèmes de réalité augmentée et virtuelle, elle permet la mise en œuvre de scénarios expérimentaux réalistes dans un environnement contrôlé.

• AIHM (Alès Imaging and Human Metrology), la plateforme d'IMT Mines Alès, propose des technologies avancées de capture du mouvement en environnement industriel (capteurs inertiels portables). Ces outils permettent de quantifier objectivement la pénibilité des tâches (gestes répétitifs, postures contraignantes, efforts) et d'évaluer l'ergonomie des postes de travail.

Profil recherché

Le sujet proposé s'adresse à des candidats(e)s titulaires d'un niveau master à orientation recherche avec une spécialisation en génie industriel, recherche opérationnelle, intelligence artificielle ou informatique décisionnelle.

Une expérience et/ou des compétences dans les domaines suivants seront particulièrement appréciées :

• Optimisation combinatoire, outils de simulation, mise en œuvre d'un modèle d'intelligence Artificielle ;

• Lean management, analyse des situations de travail, amélioration continue, équilibrage ;

• Autonome en programmation et maîtrise du langage Python et éventuellement des langages C/C++ (précision : il ne s'agit pas pour autant une thèse portant spécifiquement sur le développement de nouveaux modèles d'IA)

Les qualités suivantes sont attendues : curiosité scientifique, autonomie, esprit d'initiative et goût pour le travail collaboratif (académique et industriel).

Sujet de thèse/ de recherche :

Lean and Operator 5.0: Dynamic Line Balancing Integrating Ergonomics, Variability, Productivity, and Resilience

L'industrie contemporaine évolue vers un nouveau paradigme : l'Industrie 5.0, centrée sur la durabilité, la résilience, et le facteur humain. Cette transition dépasse les logiques d'automatisation massive de l'Industrie 4.0, en replaçant l'opérateur au cœur du système productif. Dans ce contexte, l'équilibrage dynamique des lignes de production - c'est-à-dire la capacité à adapter en temps réel la répartition des tâches entre postes, humains et ressources techniques - devient un levier stratégique pour conjuguer performance opérationnelle et qualité de vie au travail.

La thèse vise à développer une approche systémique de l'équilibrage dynamique, où les choix d'organisation de la production (séquencement, affectation, découpage des tâches) intègrent à la fois :

• des critères humains : pénibilité, fatigue, confort, acceptabilité technologique,

• des paramètres environnementaux : consommation énergétique, émissions, déchets,

• des contraintes de performance : productivité, qualité, flexibilité.

Les outils développés - incluant des algorithmes d'optimisation combinatoire, des techniques d'intelligence artificielle et des modèles de jumeaux numériques - permettront de tester, simuler et optimiser différents scénarios d'organisation à partir de données réelles issues de DynEO et AIHM, et de proposer des recommandations robustes pour une production plus humaine, durable et agile.

Axes de recherche :

• Capture de mouvement et mesure de la pénibilité et de la productivité basées sur l'IA ;

• Modélisation et optimisation des situations de travail basée sur la simulation et l'optimisation combinatoire ;

• Étude de la robustesse des solutions à différents cas d'usage de DynEO ;

• Validation expérimentale sur les données réelles issues de DynEO et AIHM.

Niveau d'études minimum requis

• Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents

Localisation

Localisation : 2 cours des Arts et Métiers - 13617 Aix-en-Provence

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Éléments de candidature

Documents à transmettre

Pour postuler à cette offre, l'envoi du CV et d'une lettre de motivation est obligatoire

Personnes à contacter

• Esma.Yahia@ensam.eu
• Lionel.Roucoules@ensam.eu

Qui sommes-nous ?

Depuis sa création en 1780, l'Ecole Nationale Supérieure Arts et Métiers s'attache à répondre aux défis industriels et aux enjeux sociétaux, en constante évolution.

Etablissement public scientifique, culturel et professionnel (EPSCP) sous tutelle unique du ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche, il est composé de huit campus et de trois instituts répartis sur le territoire.

Sa première mission : Former des ingénieurs capables de concevoir des produits et systèmes respectueux de l'environnement, mais aussi de contrôler une organisation industrielle en maîtrisant les risques et les coûts.

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À propos de l'offre

Poste disponible à partir de :
1er Juin
Unité d'affectation : Laboratoire LISPEN
Projet : ARCHII-IDEALE / RéCLasSIF :
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Vacant à partir du 01/06/2026
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Experte / Expert en conception, fabrication et réalisation mécanique