OFFRE DE STAGE M2/FIN D'ÉTUDES INGÉNIEUR (6 mois)

🎯 Concevoir un algorithme d'Analyse de Graphes pour le Diagnostic de Vulnérabilité d'Infrastructures Critiques Interdépendantes

Durée : 6 mois

Dates possibles : Entre février et août 2026

Gratification : Selon réglementation en vigueur

Lieu du Stage : Préférentiellement IMT Mines Albi (Centre de génie industriel), Albi (81) ou, au

choix, IUT de Montreuil (Département informatique), Montreuil (93).

Ce stage s'inscrit dans le projet ANR JCJC METRI-KIT (2026-2030, 302k€) porté par le CGI (Centre de Génie Industriel) d'IMT Mines Albi (cgi.mines-albi.fr). Face aux crises climatiques et à l'interdépendance croissante des infrastructures (énergie, eau, santé, transport…), les territoires ont besoin d'outils pour anticiper leurs vulnérabilités et renforcer leur résilience.

Le projet vise à développer un outil open-source d'aide à la décision permettant aux gestionnaires d'infrastructures critiques et aux collectivités territoriales de visualiser, comprendre et diagnostiquer les points de fragilité de leurs systèmes et de leurs interdépendances.

Vous contribuerez à lever un des verrous scientifiques du projet : concevoir un ou des algorithmes génériques d'identification de vulnérabilités fondés sur l'analyse structurelle et sémantique d'hypergraphes de connaissances [1].

Objectifs concrets :

1. Modéliser sous forme d’hypergraphes de connaissances un premier cas d’étude sur des infrastructures critiques interdépendantes déjà connues du CGI, et leur contexte territorial (réseaux d'eau, électricité, hôpitaux, chaînes logistiques...) ;

2. En suivant une méthode scientifique, concevoir et implémenter des méthodes basées sur la théorie des graphes pour identifier automatiquement : les nœuds critiques ou les vulnérabilités en cascade par exemple. Évaluer les algorithmes sur le mini-cas d'étude réaliste ;

3. Rédiger un article de conférence internationale (CRITIS, ESREL, ISCRAM ou équivalent) avec l'équipe d'encadrement.

✨ Perspective de thèse financée : possibilité de continuer en thèse (3 ans, financement ANR acquis) sur le même sujet à l'issue du stage

✨ Impact sociétal : contribution à la résilience territoriale face aux crises climatiques

✨ Outil open-source : contribution à R-IOSuite (r-iosuite.com), plateforme de recherche open-

source utilisée dans plusieurs projets français et européens.

Équipe scientifique, et références liées :

• Prof. Myriam Lamolle (IMT Mines Albi et IUT de Montreuil) – Co-directrice du CGI, experte en graphes de connaissances et ontologies (ORCID) [2]

• Dr. Cléa Martinez (IMT Mines Albi) – Maître Assistante, experte en optimisation (ORCID) [3]

• Dr. Clara Le Duff (IMT Mines Albi) – Maître Assistante, experte en métamodélisation et gestion des risques (ORCID) [4]

• Dr. Audrey Fertier (IMT Mines Albi) – Coordinatrice du projet METRI-KIT, experte en métamodélisation et systèmes d'aide à la décision (ORCID) [5][6]

🎓 Profil Recherché

Formation : Bac+5 (Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur) en Informatique, Mathématiques Appliquées, Recherche Opérationnelle ou domaine connexe

Compétences techniques indispensables :

• Maîtrise des concepts et algorithmes classiques en théorie des graphes

• Capaciter à conceptualiser des systèmes complexes

• Maîtrise d'outils et méthodes d'analyse de graphes

• Excellente compréhension écrite, bonne expression (lecture/rédaction d'articles) et bonne compréhension orale en anglais

Qualités personnelles attendues :

• Capacité à proposer des idées algorithmiques dès l'entretien

• Être moteur dans les échanges scientifiques et la validation d'idées

• Goût pour la formalisation mathématique et l'expérimentation méthodique

• Appréciation pour la recherche bibliographique

Un plus :

• Expérience en recherche (stage labo, projet R&D...)

• Connaissance de Neo4J et du langage Cypher

• Connaissance des ontologies ou métamodèles

• Intérêt pour les systèmes d'aide à la décision

Dossier à envoyer :

• CV détaillé

• Lettre de motivation expliquant votre intérêt pour le sujet et vos compétences

• Relevés de notes M1 et M2 (ou équivalent)

Contact d'une personne référente

À l'attention de :

• Dr. Audrey Fertier : [email protected]

• Prof. Myriam Lamolle : [email protected]

Objet du mail : "Candidature Stage M2 METRI-KIT"

Date limite : 31 décembre 2025

Processus de Sélection : Un entretien scientifique (~45 min) pour discuter de votre parcours, de votre motivation, de vos compétences et de votre projet professionnel ; suivi d’une réflexion à haute voix sur une problématique algorithmique liée au sujet. Réponse sous 1 semaine.

Références

1. Bhuyan, Bikram Pratim. 2025. « Neuro-Symbolic Knowledge Hypergraphs : Knowledge

   Representation and Learning in Neuro-Symbolic Artificial Intelligence ». Phdthesis, Université Paris-Saclay ; University of Petroleum and Energy Studies (Dehradun, India).

https://theses.hal.science/tel-05051386.

2. T. Dong, C. Le Duc, et M. Lamolle, « Tableau-based revision for expressive description logics with individuals », Journal of Web Semantics, vol. 45, p. 63-79, août 2017, doi: 10.1016/j.websem.2017.09.001.

3. C. Martinez, M.-L. Espinouse, et M. Di Mascolo, « An exact two-phase approach to re-optimize tours in home care planning », Computers and Operations Research. Consulté le: 7 février 2024. [En ligne]. Disponible sur: https://imt-mines-albi.hal.science/hal-04206538

4. C. Le Duff, Y. Chasseray, A. Fertier, R. Falco, A. Adrot, B. Montreuil, et F. Benaben « A Model-Driven Framework to Support Portfolio Management Under Uncertainties », in Advanced Information Systems Engineering, Springer Nature Switzerland, 2024, p. 596-611. doi:

10.1007/978-3-031-61057-8_35.

5. A. Fertier, A.-M. Barthe-Delanoë, A. Montarnal, S. Truptil, et F. Bénaben, « A new emergency decision support system: The automatic interpretation and contextualisation of events to model a crisis situation in real-time », Decision Support Systems, p. 113260, févr. 2020, doi: 10.1016/j.dss.2020.113260.

6. F. Benaben, A. Fertier, A. Montarnal, W. Mu, Z. Jiang, S. Truptil, A.-M. Barthe-Delanoë, M. Lauras, G. Mace-Ramete, T. Wang, L. Bidoux, et J. Lamothe, « An AI framework and a metamodel for collaborative situations: Application to crisis management contexts », Journal of

Contingencies and Crisis Management, vol. 28, no 3, p. 291-306, 2020, doi: 10.1111/1468- 5973.12310.