STAGE - Automat./ optimisation sous incertitude

Dans tout processus d'aide à la décision et d'optimisation, le décideur est souvent confronté à des défis tels que la gestion d'un volume élevé de données, la variété des informations reçues et la rapidité du temps consacré à la prise de décision. À cela s'ajoute souvent l'incertitude sur les données recueillies. Celle-ci provient des approximations, agrégations, erreurs dans l'instrumentation ou de prédictions inexactes de la volatilité de l'offre et de la demande. On s'intéresse à la mise en place d'une méthodologie générique de prise de décision sous incertitude. La boîte à outils développée sollicite des informations sur les données incertaines et génère automatiquement des modèles qui intègrent les incertitudes en proposant la meilleure modélisation. Cette boîte à outils comprend des fonctionnalités pour caractériser intuitivement l'incertitude à travers des gammes de données et des scénarios envisagés, la conversion automatisée de modèles déterministes à leurs homologues robustes et/ou stochastiques et la sélection automatisée de l'algorithme de solution approprié. La méthodologie sera testée sur un cas d'étude pour tester l'efficacité de l'approche proposée. Vous devrez:Établir un état de l'art sur l'optimisation sous incertitude pour bien appréhender le sujet de stage. La littérature pertinente pour ce travail peut être classée en deux catégories distinctes :La première catégorie comprend la littérature sur les techniques d'optimisation sous incertitude, en particulier les extensions stochastiques et robustes des techniques de programmation mathématique.La deuxième catégorie traite de la conception d'outils informatiques pour faciliter la formulation, l'échange et la solution de modèles mathématiques pour l'optimisation sous incertitude?Concevoir un outil informatique (C++) pour l'automatisation d'une méthodologie pour l'optimisation sous incertitude déjà modélisée par les membres de l'équipe?Tester l'outil sur un cas d'étude avec des données stochastiques

Niveau d'études souhaité : Bac + 5
Expérience souhaitée : 6 mois - 1 an

Etudiant(e) en Ecole d'Ingénieurs ou Master universitaire, vous préparez un diplôme de niveau Bac+5.
Vous vous spécialisez en Mathématiques appliquées, Informatique - Formation en Recherche opérationnelle.
Stage obligatoire de validation de cursus, sous convention de stage.
Durée 6 mois maximum, à débuter dès Mars 2018

Compétences techniques requises
? Bonne niveau de programmation en C++
? Optimisation
? Méthodes d'optimisation stochastique et/ou robuste

Qualités professionnelles requises
? Vous êtes autonome et faites preuve d'une grande rigueur ainsi que d'un esprit méthodique
? Vous savez communiquer sur votre travail et notamment lors de travaux en équipe
? Vous avez un bon esprit de synthèse et d'analyse

Dassault Systèmes, « The 3DEXPERIENCE Company », offre aux entreprises et aux particuliers les univers virtuels nécessaires à la conception d'innovations durables. Ses solutions leaders sur le marché transforment pour ses clients, la conception, la fabrication et la maintenance de leurs produits. Les solutions collaboratives de Dassault Systèmes permettent de promouvoir l'innovation sociale et offrent de nouvelles possibilités d'améliorer le monde réel grâce aux univers virtuels. Avec des ventes dans plus de 140 pays, le Groupe apporte de la valeur à plus de 200 000 entreprises de toutes tailles dans toutes les industries. Pour plus d'informations : www.3ds.com.

CATIA, SOLIDWORKS, SIMULIA, DELMIA, ENOVIA, GEOVIA, EXALEAD, BIOVIA, NETVIBES, 3D VIA, 3DEXCITE sont des marques déposées de Dassault Systèmes ou de ses filiales aux USA et/ou dans d'autres pays.