Présentation

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Sujet : Vers une détection plus fiable des fuites de pneus : comparaison et fusion de deux approches innovantes

Contexte :

La détection de fuites est un enjeu majeur pour les véhicules en circulation. En effet, savoir détecter une fuite et prédire le moment où celle-ci devient critique permet d’effectuer une maintenance préventive avant d’éviter de se retrouver dans une situation dangereuse où le pneu est sous-gonflé ou complètement à plat. Ainsi, Michelin a développé un algorithme innovant visant à prévenir les conducteurs ou gestionnaires de flottes dès qu'une intervention sur un pneu est nécessaire. Cela se traduit par une amélioration significative de la sécurité sur la route et une tranquillité d'esprit pour les usagers.

Le marché actuel requérant des solutions de maintenance prédictive performantes, nos méthodes de détection sont donc des éléments déterminants et distinctifs pour l’entreprise. C’est pour cette raison qu’elles doivent être améliorées et adaptées en continu afin de s’adapter au mieux aux besoins des utilisateurs.

Missions :

Actuellement, deux approches d'algorithmes de détection de fuites existent et évoluent en parallèle. L'objectif de ce stage est de mener une comparaison approfondie de leurs performances dans divers cas d'usage. Les principales étapes de ce projet incluront :

• Analyse comparative des algorithmes : Évaluer les deux versions en termes d’efficacité, de rapidité de détection, de taux de faux positifs/négatifs, et d’adaptabilité à des conditions variées (température, pression, etc.) .
• Sélection des données de test : Identifier des données correspondant aux différents cas d’usage (différents types de fuites, véhicules, zones géographiques…) et mesurer la performance de chaque algorithme.
• Fusion des approches : Identifier les points forts et les limites de chaque version afin de les combiner efficacement. L’objectif est de développer un algorithme intégré qui couvre un maximum de cas d’usage tout en optimisant les performances.

Ce stage permettra non seulement d’améliorer la robustesse de notre technologie de détection de fuites, mais contribuera également à renforcer la position de Michelin en tant que leader dans l’innovation de solutions de sécurité routière. L'étudiant sera ainsi en mesure de faire partie d'un projet significatif ayant un impact direct sur la sécurité des utilisateurs et l’efficacité des solutions de maintenance.

Délivrables :

Les attendus en fin de stage sont :

• Un rapport présentant les différents travaux réalisés
• Un compte-rendu des performances de chaque méthode.
• Une solution industrialisée permettant d’agréger au mieux les deux méthodes

Apports pour le/la candidat.e :

• Etre intégré.e à une équipe multi-disciplinaire d’ingénieur.es et docteurs-ingénieur.es, développant des services innovants dans le domaine de la mobilité connectée, et organisée en mode start-up au sein d’un grand groupe industriel.
• Une première expérience dans les domaines attractifs de la data science et de la mobilité connectée qui permettront au candidat d’appliquer et développer un large spectre de compétences dans un domaine exigeant en termes de données et de qualités des résultats attendus.
• Bénéficier des connaissances de nombreux.ses expert.es du centre de technologie de Michelin dans différents domaines (simulation, traitement du signal, dynamique véhicule, analyse de performances, etc…) .

Profil recherché :

• Étudiant.e niveau Master 2 (ou dernière année d’école d’ingénieur) avec une spécialisation en mathématiques appliquées dans un des domaines suivants : statistiques, data sciences, traitement du signal
• De bonnes connaissances en programmation informatique sont requises. La maitrise de Python et une expérience de développement sous cet environnement sont de gros points positifs.
• Les notions de physique ne vous font pas peur.

Organisé.e et rigoureux.se, vous avez une excellente capacité d'intégration, des qualités d'écoute et de l'énergie.

Niveau d’études : Bac + 5

Date : A partir de Janvier jusqu'à Avril 2026

Durée : 6 mois

Lieux : Clermont-Ferrand site de Ladoux

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