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Post Doc Cartographie multi-élémentaire par micro-analyse LIBS et Intelligence Artificielle H/F (Mathématiques, information  scientifique, logiciel)

  • CDI
  • Saclay (Essonne)
  • Chimie / Biologie / Agronomie

Description de l'offre

Domaine : Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat : Post-doctorat

Description du poste :

La cartographie multi-élémentaire des surfaces à l’échelle microscopique permet d’étudier la morphologie, la structure et la composition de matériaux hétérogènes. Elle trouve des applications dans de très nombreux domaines en sciences des matériaux, en géologie, en biologie… Parmi les techniques employées pour cela, la LIBS (laser-induced breakdown spectroscopy) est la seule permettant de réaliser rapidement des mesures sous air ambiant, et de pouvoir détecter tous les éléments y compris les plus légers jusqu’à l’hydrogène, avec une résolution spatiale de 1 à 10 µm dans les trois axes. Cependant, à haute résolution les données de cartographie obtenues par cette technique sont par nature fortement bruitées et de grande dimension. L’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle est envisagée pour extraire le maximum d’information physico-chimique sur l’échantillon. Toutefois, les techniques courantes sont mal adaptées aux spécificités de la mesure (bruit, dimensionalité, aspect destructif). Une technique plus récente, la sparse PCA, permettrait de mieux gérer ces spécificités.
Le post-doc a pour objectif de développer un algorithme de sparse PCA pour exploiter des données de cartographie élémentaire des matériaux par la technique LIBS à haute résolution, et de démontrer l’intérêt de cette approche dans deux cas ciblés pour lesquels l’approche usuelle est limitée : la mesure du chlore dans le béton, et l’analyse du strontium dans des prélèvements pariétaux. La démarche générale consistera à coupler étroitement l’acquisition de données expérimentales et le développement IA, et de comparer systématiquement les résultats obtenus à ceux d’approches plus conventionnelles (traitement univarié standard, et approches multivariées classiques telles que la PCA, le clustering…), en termes physico-chimiques (extraction et interprétation des cartographies) et algorithmiques (caractère opérationnel, vitesse de traitement…).
Au-delà de l’amélioration attendue des performances de la cartographie élémentaire haute résolution par LIBS, ce projet permettra également de caractériser le fonctionnement de l’algorithme de sparse PCA développé, à partir de données physiques « sur mesure ». L’impact du projet sera double : un élargissement du champ d’applications de la technique (plus sensible, plus rapide, moins chère), et une meilleure adéquation entre les propriétés des algorithmes d’IA et les spécificités des données traitées.


Doctorat en IA ou chimiométrie ou instrumentation ou analyse de surface.
Le post-doc proposé est à cheval entre développement IA et instrumentation, le (la) candidat(e) doit avoir une motivation pour les deux aspects.

Equipements de micro-analyse LIBS
Matlab, toolboxes d'IA, codes propriétaires (LIST)

Ville : Saclay

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