Acteur indépendant de la durabilité des infrastructures et équipements essentiels, le Groupe Everenn mobilise plus de 650 docteurs, ingénieurs et techniciens répartis dans sept agences en France et quatre filiales à l’international. Il contribue chaque jour à la durabilité des infrastructures et équipements : garantir performance et sécurité, réduire les nuisances et prolonger leur durée de vie, tout en restant proche des réalités terrain.

Depuis 1986, VIBRATEC est une PME d’experts spécialisée dans les essais, la simulation et la modélisation de systèmes mécaniques complexes. Ses équipes mettent leur expertise en mécanique, vibration et acoustique au service des industriels afin d'améliorer la fiabilité, le confort et la durabilité de leurs équipements et produits.

Présente notamment dans les secteurs de la mobilité, de l'énergie et de l'industrie, VIBRATEC accompagne ses clients sur des problématiques techniques complexes en associant expertise scientifique, expérimentation, simulation numérique et innovation.

Notre ambition : mettre notre expertise scientifique et technique au service de systèmes mécaniques toujours plus fiables, durables, silencieux et performants.

Chez VIBRATEC, vous évoluerez au sein d'équipes d'experts passionnés, dans un environnement où innovation, expertise technique, partage des connaissances et applications industrielles concrètes sont au cœur des projets.

Lorsqu’un train circule, l’état de la voie peut générer des contraintes mécaniques sur ses différents composants et influencer leur usure dans le temps. Mesurer directement ces contraintes nécessite toutefois des équipements embarqués complexes et coûteux.

L’objectif de ce stage sera donc d’explorer une approche basée sur l’intelligence artificielle pour estimer ces contraintes à partir de données plus facilement accessibles, comme des mesures d’accélérations embarquées.

Vous développerez et testerez un premier modèle prédictif, notamment sur un composant comme le bogie, à partir de données mesurées en circulation.

L’enjeu du stage est de déterminer dans quelle mesure des données facilement accessibles peuvent remplacer les mesures ou les simulations numériques coûteuses.

Accompagné(e) par nos ingénieurs et experts ferroviaires, vos missions seront les suivantes :

Compréhension physique & exploitation des données : 

• Comprendre le fonctionnement du composant étudié et les sollicitations mécaniques auxquelles il est soumis ;
• Explorer, préparer et mettre en relation les différentes données disponibles ;
• Identifier les paramètres ayant le plus d'influence sur les contraintes observées.

Développement du modèle prédictif :

• Développer sous Python un modèle d'apprentissage supervisé permettant de prédire les contraintes, voire l'endommagement d'un composant du train à partir notamment de la mesures accéléromètriques ;
• Sélectionner et tester les méthodes d'apprentissage les plus adaptées aux données disponibles ;
• Optimiser progressivement les performances du modèle.

Validation & analyse des performances :

• Comparer les prédictions obtenues aux mesures réalisées en circulation ;
• Évaluer quantitativement la précision et la robustesse du modèle ;
• Identifier son domaine de validité ainsi que ses principales limites ;
• Analyser dans quelle mesure cette approche peut constituer une alternative à certaines mesures embarquées ou simulations numériques plus coûteuses.

Le résultat attendu est un prototype capable d'estimer les contraintes mécaniques subies par un composant à partir de la mesures accéléromètriques, , accompagné d'une évaluation quantitative de ses performances.

Profil recherché

• Formation : Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en mécanique, mécanique numérique, dynamique des structures ou domaine équivalent ;
• Vous disposez d'une forte appétence pour la programmation scientifique, l'analyse de données et l'intelligence artificielle ;
• Vous maîtrisez ou avez déjà utilisé Python dans le cadre de projets académiques ou personnels ;
• Vous souhaitez développer des outils numériques répondant à des problématiques industrielles concrètes ;
• Des connaissances en machine learning / apprentissage supervisé constituent un atout ;
• Vous maîtrisez couramment le français et disposez d'un niveau d'anglais technique et opérationnel.

Qualités recherchées

• Curiosité scientifique – Vous aimez comprendre les phénomènes physiques avant de chercher à les modéliser ;
• Esprit d'analyse – Vous savez exploiter des données, confronter des résultats et prendre du recul sur leur pertinence ;
• Rigueur – Vous êtes méthodique dans votre démarche de développement et de validation ;
• Autonomie – Vous êtes capable d'explorer différentes approches tout en sollicitant les experts lorsque nécessaire ;
• Goût du travail en équipe – Vous appréciez les échanges avec des spécialistes issus de disciplines complémentaires.

• Progression & Montée en compétences : Vous serez accompagné(e) par nos experts en mesures, simulations et mécanique ferroviaire tout au long du stage. Vous développerez à la fois vos connaissances en mécanique ferroviaire et vos compétences dans l'utilisation de l'intelligence artificielle appliquée à des problématiques industrielles.
• Un projet industriel concret : Vous travaillerez sur une problématique combinant mécanique, exploitation de données et intelligence artificielle, depuis la compréhension du phénomène physique jusqu'à l'évaluation d'une solution prédictive.
• Une expérience pluridisciplinaire : Vous collaborerez avec des ingénieurs spécialisés en mesures, essais, simulation numérique et ferroviaire et bénéficierez d'une vision complète du processus de développement.
• Perspectives : Ce stage pourra constituer une première expérience au sein du Groupe et ouvrir la voie à de futures opportunités professionnelles.
• Gratification : 1 200 € brut par mois pour 35 heures hebdomadaires.
• Restauration : Tickets restaurant.
• Télétravail : Jusqu'à 1 à 2 jours par semaine selon l'organisation du stage et en accord avec le manager.
• Localisation : Écully (69) – site desservi par les transports en commun lyonnais et situé à environ 300 mètres de l'École Centrale de Lyon.