Doctorant F/H Etablissement de lois d’évolution/ survie du réseau routier secondaire à partir de relevés périodiques d’images de la surface de chaussée

Le centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique est un des huit centres d’Inria et compte plus d'une trentaine d’équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d’innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l’enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique

Dans le cadre d’un partenariat avec le CEREMA, sur un financement de la Fondation Inria et de la Poste

Le projet Défi ROAD-AI[1] est une collaboration entre l’INRIA et le Cerema, initié en 2021. L’objectif est d’étudier des solutions novatrices pour faciliter et planifier la maintenance des infrastructures de transport (chaussées, ouvrages d’art).

Dans ce contexte, les deux organismes proposent une thèse pour développer une solution spécifique pour la maintenance du patrimoine routier secondaire (routes départementales et de faible trafic) à partir de données d’auscultation de surface uniquement, i.e., images de chaussées.

[1] https://www.inria.fr/fr/road-ai-defi-infrastructures-routieres-durables-sures-resilientes

Mots-clés: Modélisation statistique, segmentation d’images, apprentissage automatique, mesures physiques.

Objectifs de la thèse et missions

Pour gérer et maintenir le patrimoine routier en bon état de service, les gestionnaires utilisent depuis une trentaine d’années des modèles de lois d’évolution et/ou survie de chaussée. Ces modèles reposent sur des outils statistiques et la mesure de différentes grandeurs physiques ponctuelles, réalisées par des opérateurs spécialisés. Cette approche prévaut sur le réseau national à fort trafic. Des réflexions sont en cours pour adapter cette approche de gestion aux différentes échelles du territoire (départements, métropoles, et municipalités), et notamment sur le réseau routier secondaire.

L’objectif de la thèse sera d’une part, de montrer la faisabilité d’une mise à jour des lois de survie et/ou lois d'évolution de la chaussée, à partir de relevés récurrents de vidéo de chaussée ; et d’autre part, de mettre en œuvre cette approche sur le réseau routier secondaire. En comparaison du réseau national, le réseau routier secondaire présente les particularités d’être moins circulé, moins instrumenté, et plus hétérogène en matériaux et opérateurs.  La mise à jour des lois de survie et/ou lois d'évolution devra être adaptée à ces particularités, ainsi qu’à la dispersion spatiale et/ou temporelle des relevés.

Le travail de thèse nécessite une bonne qualité de données et une connaissance suffisamment précises et détaillées du réseau routier sur lequel il sera testé. En particulier, le doctorant disposera d’une base d’images labellisées (annotation, relevé des désordres d'intérêt, descripteurs...) de taille suffisante et sur une durée d’exploitation suffisamment longue (au moins 5 ans).

Pour répondre aux objectifs de la thèse, plusieurs problématiques sont à explorer :

• Etudes bibliographiques sur
  • la mise en œuvre des lois de survie/d’évolution existantes à partir de grandeurs physiques structurelles et surfaciques de la chaussée.
  • les intérêts respectifs des grandeurs physiques existantes et des descripteurs surfaciques issus d’une analyse automatique d’images de la chaussée .
  • les possibles hypothèses simplificatrices qui pourraient intervenir pour le réseau secondaire
• Afin de travailler sur l’extraction et la sélection des caractéristiques utilisées en entrée des modèles, on pourra s’appuyer sur l’extraction de zones d’intérêt caractérisant l’état de la chaussée, en particulier, les dégradations du réseau et leur distribution spatiale. L’évaluation des performances des modèles statistiques devra être réalisée non seulement en fonction des caractéristiques extraites mais aussi en fonction de la précision des relevés effectués.
• Détermination de la granularité d’analyse du réseau adaptée pour estimer les lois d’évolution. La problématique vise à déterminer le niveau d’analyse pertinent par rapport aux besoins de diagnostics, à la disponibilité en données pour inférer les modèles, à la variabilité des états de chaussées sur un itinéraire…
• Aptitude du modèle à généraliser à différentes chaussées en intégrant des problématiques propres au gestionnaire ou au contexte spécifique des sections (climat, altitude…).

  Durant la thèse, on évaluera les performances des algorithmes par rapport une référence métier. On cherchera à quantifier la « performance optimale atteignable » à partir de la dispersion des résultats d’annotation manuelle de plusieurs opérateurs.

Compétences requises

Formation scientifique avec des cours en statistiques, mathématiques appliquées,  et reconnaissance de formes et/ou apprentissage automatique. Implémentation algorithmique avec les langages Python et/ou R et/ou Julia. Des connaissances en physique, mécanique et mesures physiques seraient appréciées.

Bonnes capacités de rédaction et de communication en anglais.

Informations générales

Equipes d’accueil : équipe projet commune Inria/UGE I4S et équipe de recherche ENDSUM du Cerema

Lieu de la thèse : Strasbourg (Cerema)

Démarrage : automne 2024

Durée : 3 ans 

Date limite candidature : 30 juin 2024

Encadrement

• Directeur de thèse : Laurent Mevel (laurent.mevel@inria.fr),
• Encadrants : Philippe Foucher (foucher@cerema.fr) et Vincent Baltazart (vincent.baltazart@univ-eiffel.fr)
• Experts associés : Alain Hebting (hebting@cerema.fr) ; Fabien Menant (fabien.menant@univ-eiffel.fr)

Bonnes capacités de rédaction et de communication en anglais.

Maitrise de Latex, Word, Python, Overleaf, Matlab sont des plus.

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Possibilité de télétravail à hauteur de 90 jours annuels
• Prise en charge partielle du coût de la mutuelle

salaire mensuel brut 2100€ les 2 premières années et 2200€ la troisième