Thèse Interconnexion des Connaissances Relatives aux Jumeaux Numériques H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : MSTII - Mathématiques, Sciences et technologies de l'information, Informatique Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Informatique de Grenoble Direction de la thèse : Jérôme DAVID ORCID 0009000702115003 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-08-29T23:59:59 Les jumeaux numériques reposent sur l'intégration de multiples modèles et sources de données hétérogènes, tels que les observations de capteurs, les modèles de simulation, les systèmes d'information géographique et les bases de connaissances métier. L'alignement ontologique jouera donc un rôle central pour concilier ces représentations hétérogènes et permettre une interprétation et une intégration cohérentes des données qu'elles produisent.

Avec les progrès rapides de l'IA neuronale, les travaux sur le web sémantique, historiquement fondés sur l'IA symbolique (représentation des connaissances et raisonnement), s'orientent vers l'IA neurosymbolique [2,4]. L'IA neurosymbolique vise à combiner les atouts de l'apprentissage automatique (robustesse face au bruit, généralisation statistique) avec ceux de l'IA symbolique (explicabilité et raisonnement logique).

L'objectif de cette thèse est d'étudier la contribution de l'IA neurosymbolique à l'alignement des ontologies [5] et à la liaison des données [6] dans le contexte du jumeau numérique de la France. Les travaux prévus s'articulent autour de deux volets principaux :
- Améliorer les méthodes d'alignement automatique des ontologies et de liaison des données en tirant parti de l'évolutivité, de la capacité d'approximation et des capacités multi-points de vue des méthodes d'apprentissage profond.
- Étudier comment la sémantique de l'alignement des ontologies et des clés de liaison peut contribuer à la validation et à l'explicabilité des méthodes reposant uniquement sur l'apprentissage automatique.

Les travaux menés dans le cadre de cette thèse permettront de mettre en place un pont sémantique garantissant l'interopérabilité entre les différentes vues d'un jumeau numérique. Les résultats de cette thèse contribueront directement à la plateforme Artemis, un cadre open source destiné à devenir une référence dans ce domaine. The Engineering Digital Twin EDT program, funded by the France 2030 investment plan, is a national initiative aimed at advancing the foundations of digital twin engineering in France and Europe [2]. By bringing together leading academic and industrial partners, EDT seeks to strengthen the bases for the design, use, and deployment of digital twins, addressing key open challenges in model hybridization, composability, development methodologies, digital coupling, and human-twin interaction.

- Curiosity and openness.
- Interaction with other researchers.
- Autonomous researcher.
- Interests in agent-based simulation and/or cultural evolution.
- Innovative.
- Curiosity and openness.
- Interaction with other researchers.
- Autonomous researcher.
- Interests in agent-based simulation and/or cultural evolution.
- Innovative.