PhD Proposal : Interactive and collaborative immersive environment for multi-criteria decision support in the design of complex industrial systems: application to the implementation of a Final Assembly Line - CDD 36 months
Job Description
Informations globales
Cette thèse est au Centre de Génie Industriel de IMT Mines Albi (France) :
· date de début: Septembre ou octobre 2026 selon disponibilité du candidat
· mots clés : Réalité Mixte, Environnements Virtuels, Décision Multicritère, Ingénierie Système
Contexte
La conception de lignes d'assemblages est une problématique des process industriels qui présente des enjeux à différents niveaux (cf reférecences ci-dessous) : l'intégration de nouvelles technologies, de la robotisation à l'IA pour réduire et maitriser les durées opératoires et faciliter l'ergonomie des interfaces utilisateurs; l'équilibrage des différents postes sur la ligne et le dimensionnement des besoins techniques et compétences humaines ; l'évolution des systèmes d'information pour assurer le suivi et la traçabilité des flux; l'organisation et le pilotage de la logistique pour alimenter les postes d'assemblages ; l'implantation de la ligne dans des bâtiments existant ou à construire; la prise en compte des besoins de flexibilités (mix produits, reconfigurabilité, horaires) et des variabilités (sur les temps, la qualité ou la disponibilités des ressources en assemblage et en logistique). Le projet qui finance cette recherche est porté par un constructeur aéronautique. Il vise à concevoir une ligne d'assemblage final d'avions en tenant compte de spécificités du secteur aéronautique : un takt time important, la variabilité du mix produit dans le temps, la dimension de l’avion qui permet des zones de travail multiples en parallèle, la diversité en dimensions et le grand nombre de composants à gérer, le besoin de traçabilité des flux tout au long de la chaine logistique, etc. Plusieurs thèses avec les sujets suivants sont lancées en parallèle et auront à travailler en synergie :
prise en compte des variabilités et des besoins de flexibilité pour l'équilibrage dynamique d'une ligne d'assemblage d'avions ;
Un environnement immersif pour l’aide à l’implantation d’une ligne d’assemblage dans un bâtiment
Gestion de la résilience d’un système logistique hétérogène en intralogistique soumis à des variabilités et flux parasites.
Evaluation des impacts d’un packaging standardisé, mutualisé et connecté pour optimiser la chaine logistique d’approvisionnement de lignes d’assemblage.
Problématique
La conception de systèmes industriels complexes, tels que les lignes d'assemblage final (Final Assembly Line – FAL) dans le secteur aéronautique, mobilise des équipes pluridisciplinaires qui doivent prendre des décisions collectives à partir de données hétérogènes : données de conception (CAO, maquettes numériques, configurations), données de gestion de projet (plannings, ressources, jalons, risques) et indicateurs de performance multicritères.
Ces processus décisionnels se caractérisent par trois difficultés majeures :
• Une forte complexité cognitive : les acteurs doivent simultanément appréhender des données volumineuses, techniques et organisationnelles ;
• Une hétérogénéité métier : ingénieurs de conception, chefs de projet, responsables industrialisation, représentants clients interagissent avec des référentiels et des cultures disciplinaires différents ;
• Une difficulté à comprendre, expliquer et justifier les décisions prises, notamment dans les situations de compromis où plusieurs critères antagonistes entrent en jeu.
Les technologies de Réalité Virtuelle, Augmentée ou Mixte (XR) offrent de nouvelles perspectives pour visualiser, partager et discuter ces données dans un espace immersif interactif et collaboratif. Cependant, leur potentiel pour améliorer l'explicabilité des décisions de groupe dans un contexte multicritère et multi-métier reste insuffisamment exploré et plus spécifiquement dans le cadre de la gestion de projet.
L'objectif central de cette thèse est de concevoir et d'évaluer un environnement immersif interactif et collaboratif, fondé sur les technologies XR, permettant à des équipes pluridisciplinaires de :
Comprendre conjointement les données de conception et de gestion de projet d'un système industriel complexe ;
Discuter et argumenter les options de conception au sein du groupe ;
Prendre des décisions collectives éclairées dans une logique de compromis multicritère ;
Visualiser et évaluer l'impact des décisions prises sur les critères de performance du projet.
Le terrain d'application privilégié est la mise en place d'une FAL, contexte qui concentre des enjeux de conception industrielle, de gestion de projet complexe et de coordination multi-acteurs.
Questions de recherches principales :
▸ QR1 – Comment concevoir un environnement XR permettant de représenter simultanément et de manière cohérente des données de conception et des données de gestion de projet dans le cadre de la mise en place d'une FAL ?
▸ QR2 – Dans quelle mesure un environnement XR améliore-t-il l'explicabilité des décisions de groupe dans une stratégie de compromis multicritère ?
▸ QR3 – Comment modéliser et supporter un processus de décision collective, multi-métier et multicritère au sein d'un tel environnement, en garantissant la traçabilité et la justifiabilité des choix effectués ?
▸ QR4 – Quels indicateurs et quels mécanismes de visualisation permettent de rendre visible l'impact des décisions sur les critères de performance du projet (délais, coûts, risques, qualité) en temps interactif ?
Verrous scientifiques et technologiques identifiés sur cette thèse :
Les verrous scientifiques portent sur les connaissances fondamentales à construire ou à étendre :
▸ VS1 – Théorie de l'explicabilité de la décision collective : Il n'existe pas à ce jour de cadre théorique unifié pour l'explicabilité (XAI) appliquée aux décisions de groupe (Group Decision Making). La thèse devra proposer un modèle conceptuel de l'explicabilité dans un contexte collaboratif, multicritère et multi-acteurs, tenant compte des biais cognitifs collectifs et des asymétries d'information entre métiers.
▸ VS2 – Modélisation de la décision de compromis de groupe sous incertitude : Les méthodes d'aide à la décision multicritère (MCDM) existantes (AHP, ELECTRE, TOPSIS, etc.) sont majoritairement conçues pour un décideur unique ou des préférences agrégées a priori. Construire un formalisme de décision collective capable de gérer des préférences hétérogènes, des pondérations évolutives, des préférences subjectives et une incertitude partielle sur les données constitue un verrou théorique majeur.
▸ VS3 – Couplage entre cognition spatiale et prise de décision : L'effet de l'immersion et de la présence spatiale sur les processus cognitifs de compréhension, d'argumentation et de consensus est encore mal compris. En particulier, il n’existe pas de métaphore de visualisation et/ou d’interaction communément admise comme il en existe dans le développement d’outils 2D. La thèse devra évaluer la relation entre l'expérience immersive et la qualité décisionnelle (pertinence, consensus, traçabilité), et poser les briques d’une future évaluation de l’impact des métaphores choisies sur la qualité décisionnelle.
▸ VS4 – Intégration sémantique de données hétérogènes : Les données de conception (maquettes numériques, configurations) et de gestion de projet (WBS, planning, risques) reposent sur des ontologies et des représentations incompatibles. Un verrou scientifique concerne la construction d'un modèle sémantique intégrateur permettant des requêtes et des raisonnements croisés dans l'environnement immersif.
Les verrous technologiques portent sur les développements techniques à réaliser pour rendre l'environnement opérationnel :
▸ VT1 – Synchronisation temps-réel de données multi-sources dans un environnement immersif multi-utilisateurs et multi-plateforme : La mise à jour cohérente et simultanée des représentations XR pour plusieurs utilisateurs distants ou co-localisés, utilisateurs de plateforme potentiellement différentes (réalité virtuelle, réalité mixte, tablette, PC…), à partir de systèmes d'information hétérogènes (PLM, ERP, outils projet), pose des défis d'architecture logicielle, de latence et de gestion des conflits d'accès.
▸ VT2 – Représentation 3D intelligente de données de gestion de projet : Traduire des données abstraites (Gantt, WBS, matrices de risques, indicateurs d'avancement) en représentations spatiales et interactives compréhensibles en contexte immersif requiert le développement de métaphores de visualisation originales adaptées à la XR.
▸ VT3 – Interfaces d'interaction naturelle pour la décision collective en XR : La conception d'interfaces permettant à des utilisateurs non spécialistes de la XR d'annoter, de voter, de négocier et de valider des décisions de manière intuitive dans un espace immersif partagé constitue un défi d'interaction homme-machine (IHM) spécifique au contexte industriel.
VT4 – Traçabilité et archivage des décisions dans l'environnement XR : Capturer, structurer et restituer l'historique des décisions prises (arguments échangés, compromis acceptés, acteurs impliqués) dans un format exploitable pour le management de projet reste un verrou technologique non résolu dans les environnements XR actuels.
Plan d’action
La démarche de recherche combinera :
• Une revue de l'état de l'art croisant les domaines de l'ingénierie de la conception, de la gestion de projet, de l'aide à la décision multicritère, de la réalité virtuelle/augmentée collaborative et de l'explicabilité algorithmique (XAI) ;
• La modélisation conceptuelle d'un cadre de décision collective multicritère adapté à l'environnement immersif ;
• Le développement d'un prototype d'un environnement sur la base de technologies XR (casques immersifs, interfaces AR, moteurs 3D temps réel) couplé à des sources de données industrielles ;
• Des expérimentations utilisateurs en conditions contrôlées puis en situation réelle, avec des équipes pluridisciplinaires impliquées dans la conception d'une FAL et le déploiement ;
• Une évaluation quantitative et qualitative de l'environnement (métriques d'explicabilité, qualité des décisions, satisfaction utilisateur, charge cognitive).
IMT Mines Albi et le Centre de Génie Industriel
École du ministère en charge de l'industrie, IMT Mines Albi est une école de l’Institut Mines- Télécom, 1er groupe d’écoles d’ingénieurs et de management de France. À l'avant-garde des enjeux industriels et académiques sur la scène internationale, elle agit comme un moteur scientifique et économique territorial en combinant ses 4 missions - former des ingénieurs en intégrant la dynamique du développement durable, faire de la recherche scientifique, contribuer au développement économique et diffuser la culture des sciences, des techniques et de l'innovation - en un cercle vertueux et porteur d'innovation.
Son positionnement en matière de formation et de recherche place IMT Mines Albi comme école de référence sur trois des quatre thématiques de l’IMT, à savoir l’industrie du futur responsable, l’énergie, économie circulaire et société ainsi que l’ingénierie, santé et bien-être.
IMT Mines Albi, au travers du Centre Génie Industriel (CGI), développe des recherches à la frontière entre l’intelligence artificielle et le génie industriel, en collaboration avec des partenaires publics et industriels nationaux et internationaux.
Le Centre Génie Industriel (CGI) (https://cgi.imt-mines-albi.fr/) compte environ 60 personnes. Le centre s’intéresse à l’accompagnement de la transition des écosystèmes en permettant de prendre des décisions responsables et durables, dans des environnements instables ou perturbés. Ceci est mis en pratique par la représentation, la modélisation et l’analyse des données de ces organisations afin de formaliser de la connaissance conduisant à la prise de décision dans des contextes hétérogènes, collaboratifs, incertains et/ou perturbés.
Il est structuré selon des axes de recherche appliquée et des programmes scientifiques. Ceux concernés par cette thèse sont :
• Axe FLOWS : Flexible Logistics and Operations for sustainable WorldS .
• programme HOPOPOP : Hybridization for Operations & Planning, Organizations & Performance, Optimization & Problem-solving ;
Profil recherché :
Formation
• Génie industriel, ingénierie de la conception ou management de projet industriel ;
• Informatique avec une spécialisation en réalité virtuelle/augmentée/mixte, interaction homme-machine ou visualisation de données ;
• Ingénierie systèmes ou ingénierie aéronautique/aérospatiale.
Compétences et qualités
▸ Techniques : maîtrise des environnements de développement 3D (Unity, Unreal Engine ou équivalent), connaissances en modélisation de données, intérêt pour les méthodes MCDM ;
▸ Scientifiques : capacité à mener une recherche bibliographique rigoureuse, à formaliser des modèles conceptuels et à concevoir des protocoles expérimentaux ;
▸ Personnelles : goût pour les problématiques industrielles complexes, aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire, autonomie et curiosité intellectuelle ;
▸ Linguistiques : maîtrise du français (langue de travail) ; niveau opérationnel en anglais pour la rédaction scientifique et les communications internationales.
Comment candidater
Documents demandés pour candidater : CV, lettre de candidature, résumé de la thèse de master, copies de publications, relevés de notes, lettres de recommandation (expérience de recherche et industrielle) et tout autre document jugé utile pour appuyer votre candidature.
Date limite de soumission : 21 Juin, 2026, 12:00 PM.
Convocation pour entretien : vers le 26 Juin, 2026.
Contacts :
Victor Romero, CGI, IMT Mines Albi (Co-directeur de thèse) : [email protected]
Séverine Durieux, CGI, IMT Mines Albi (Co-directrice de thèse) : [email protected]