STAGE Réalité étendue assistée par edge computing pour les tâches collaboratives dans l'industrie aéronautique

Titre: Réalité étendue assistée par edge computing pour les tâches collaboratives dans lindustrie aéronautique

Proposition de stage Ing./Master en Informatique / Génie logiciel

Résumé

Le secteur aéronautique est confronté à des défis majeurs liés à la souveraineté technologique et à des exigences accrues en termes de durabilité. Les technologies immersives (eXtended Reality - XR) lIntelligence Artificielle (IA) et les Jumeaux Numériques (JN) représentent des leviers prometteurs pour accompagner sa transition numérique. Ce stage sinscrit dans cette dynamique en visant à améliorer les expériences collaboratives en XR intégrant le JN afin doptimiser la Qualité de Service (QoS) et la Qualité dExpérience (QoE) des opérateurs quils soient sur site ou à distance lors de la réalisation de tâches de maintenance collaborative. En sappuyant sur un environnement XR existant ce stage cherche à concevoir et optimiser léchange de données entre opérateurs collaboratifs. Par ailleurs il explorera des techniques de compression sémantique des données XR pour renforcer le réalisme et la fluidité des interactions.

Mots clés:

Données Edge computing Intelligence Artificial Jumeaux Numériques Réalité augmenté Réalité virtuelle.

Travail de recherche

Domaines scientifiques:

Aéronautique Intelligence artificielle Edge computing Réalité étendue Jumeaux numériques Interaction Homme-Machine Génie logiciel.

Programme/Objectifs:

Lobjectif de ce stage est de concevoir et développer un prototype déchange de données entre opérateurs collaboratifs dans un environnement. Le programme/objectifs de travail inclut:

1. Rédiger un article état de lart incluant les flux de données pour un système immersif collaboratif les techniques de compression sémantique et les outils de machine learning pour le traitement des données XR dans lindustrie aéronautique.

2. Concevoir et implémenter des scénarios de tâches collaboratives représentatives de situations réelles de lindustrie aéronautique au sein de lenvironnement de développement existant où les opérateurs sur site utilisent la Réalité Augmentée (AR) tandis que les experts distants interagissent via la Réalité Virtuelle (VR) et linterface JN.

3. Optimiser le module XR doffloading existant initialement centré sur lestimation de pose en intégrant des capacités de reconstruction et de rendu de scènes sappuyant sur le machine learning ledge computing et des solutions conteneurisées pour garantir modularité scalabilité et performance.

4. Générer des données XR pour la compression sémentique et explorer les techniques existantes de compression sémantique afin daméliorer le réalisme et le dynamisme des interactions virtuelles en adéquation avec les besoins évolutifs du secteur aéronautique.

5. Valider la solution développée dans un scénario réel de laéronautique impliquant plusieurs utilisateurs collaboratifs co-localisés ou distants utilisant des dispositifs hétérogènes. Mener des expérimentations pour évaluer la QoS/QoE des utilisateurs XR.

Travaux antérieurs du laboratoire:

Le projet JENII est une initiative dapprentissage à distance pour lindustrie du futur reposant sur des environnements immersifs et collaboratifs centrés sur les jumeaux numériques de systèmes industriels réels.

Livrables scientifiques/techniques attendus :

Les résultats attendus incluent un rapport complet documentant les recherches expérimentations et évaluations menées durant la phase de preuve de concept contribuant à la base de connaissances académiques en technologies XR et DT. Ces contributions devraient alimenter linnovation dans le domaine et fournir des bénéfices opérationnels aux partenaires industriels notamment par une meilleure performance des applications XR soutenant ainsi la prise de décision et la collaboration dans les industries aéronautiques.

Contexte

Présentation du laboratoire :

CESI LINEACT (UR 7527) Laboratoire dInnovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs liés à lindustrie et la construction. La proximité historique du CESI avec les entreprises constitue un élément déterminant pour nos activités de recherche. Elle nous a conduits à orienter nos efforts vers une recherche appliquée en lien étroit avec les entreprises et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur lhumain

couplée à lusage des technologies ainsi quun ancrage territorial et des liens avec la formation ont permis la construction de recherches transversales : elles placent lhumain ses besoins et ses usages au centre des enjeux tout en abordant langle technologique par leurs contributions. La recherche est organisée autour de deux équipes scientifiques interdisciplinaires et plusieurs domaines dapplication :

Équipe 1 : Apprendre et Innover Apprendre et Innover sont deux besoins fondamentaux des sociétés modernes. La finalité de nos recherches est de produire des connaissances sur les écosystèmes dapprentissage et dinnovation pour une expérience et un développement responsable et durable des individus des organisations et des territoires.

Équipe 2 : Ingénierie et Outils Numériques développe sa recherche dans les champs de la modélisation la simulation loptimisation et le pilotage de systèmes et processus complexes et des interactions humains systèmes dans ces systèmes cyber physiques.

Ces thématiques de recherche identifiées à partir des besoins industriels sinscrivent dans les domaines applicatifs ciblés par CESI LINEACT que sont industrie 5.0 construction 4.0 et ville durable formations du futur et services numériques responsables. Ces domaines de recherche sont soutenus par des plateformes de recherche dont celles de Rouen et Nanterre dédiées à la Fabrique 5.0 et à la Construction 4.0.

Liens avec les axes de recherche:

Le projet vise à exploiter les synergies entre les axes Systèmes Résilients et Sécurisés (R2S) et Outils numériques au sein de léquipe 2 du CESI LINEACT.

Présentation du projet C2A:

Soutenu par les investissements de lÉtat dans le cadre du plan France 2030 Campus Aero Adour (C2A) accompagne la transition numérique et environnementale de lindustrie aéronautique dans le territoire de lAdour. Lauréat de lAppel à Manifestation dIntérêt Compétences et Métiers dAvenir volet Produire des Avions Bas Carbone C2A bénéficie dun soutien de lEtat Francais sur cinq ans.

Recrutement / Profil du candidat

Modalités :

Étude du dossier et entretien. Toutes les personnes intéressées sont encouragées à envoyer leur candidature à (hmkamdjou at avec pour objet : Application Edge-Assisted XR Collaboration for Aeronautic Industry). Les candidatures seront traitées au fil de leau. Une candidature anticipée est vivement encouragée.

Le dossier de candidature doit contenir:

Une lettre de motivation;

Un CV;

Les relevés de notes de M1 et de lannée en cours de M2 (ou niveau équivalent);

Les certificats BSc/MSc/Ing.;

Au moins deux lettres de recommandation.

Merci de soumettre lensemble dans un fichier zip intitulé .

Organisation du stage:

Financement: France 2030.

Lieu de stage: CESI Campus de PAU 8 rue des Frères dOrbigny 64000 Pau France.

Date de début : janvier 2026.

Durée : 5 à 6 mois.

Encadrants:

Hugues M. KAMDJOU Associate Professor.

Samir OUCHANI Research Director HDR.

Remerciements :

Ce travail est réalisé dans le cadre du projet Campus Aéro Adour (C2A) financé par le gouvernement dans le cadre du Plan France 2030.

References

1 Hugues M. Kamdjou David Baudry Vincent Havard and Samir Ouchani. Resource-constrained extended reality operated with digital twin in industrial internet of things. IEEE Open Journal of the Communications Society 5:.

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Requirements:

Le ou la candidate doit être inscrit(e) en Master ou équivalent en Génie logiciel ou en Informatique. Il/Elle devra posséder des connaissances et expériences dans les points suivants :

Compétences scientifiques et techniques :

Compétences en programmation et en outils de développement logiciel (C# Unity 3D Unity Netcode NodeJS Docker et Python);

Intérêt pour les technologies immersives les jumeaux numériques lapprentissage automatique ledge computing;

Connaissances en programmation multiplayer dans Unity seraient appréciées;

Familiarité avec les concepts et protocoles réseau en particulier dans le contexte darchitectures edge computing;

Compétences en communication en anglais/français et capacité à collaborer dans une équipe pluridisciplinaire.

Compétences interpersonnelles:

Rigueur Autonomie sens de linitiative et curiosité;

Capacité à travailler en équipe avec de bonnes compétences relationnelles.