FP d'État Cat. ARecherche & InnovationIl y a 1 mois

postdoctorat H/F lois de conservations hyperbolique et controle

CNRS (ouvre un nouvel onglet) — CNRS

Localisation

Cote d'Or (21), France (21)

Niveau d'études

Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents

Publication

24 juillet 2026

Domaine

Recherche

Secteur

Recherche & Innovation

Missions principales

Missions : Exploration de l'interface entre contrôle traditionnel et apprentissage automatique, dans des cadres allant des EDOs aux lois de conservation hyperboliques. Collaboration avec les personnes déjà présentes travaillant dans les thématiques EDPs et contrôle ou les thématiques apprentissage, l'objectif étant aussi de multiplier des liens entre les deux communautés. Participation à la vie scientifique de l'équipe et du laboratoire, notamment à travers les séminaires et les groupes de travail. Activités : - Développement de méthodes hybrides entre contrôle par boucle fermée classique et apprentissage automatique. - Exploitation des bibliothèques de deep learning (pytorch...) pour développer des codes numériques efficaces adaptés. - Exploration de problèmes inverses avec des méthodes EDPs/statistiques. - Le tout sera appliqué à des modèles allant des équations différentielles ordinaires aux lois de conservation hyperboliques et aux équations d'Hamilton-Jacobi. Contexte de travail : L’Institut Denis Poisson est un laboratoire de Mathématiques et Physique Théorique, bi-localisé sur Orléans et Tours compte environ 90 enseignants-chercheurs et chercheurs permanents, une trentaine de doctorants, ATER et postdocs et une dizaine de personnels de soutien à l’enseignement et à la recherche. Celle-ci s’articule autour de quatre équipes thématiques : - Physique Théorique - EDP, modélisation, simulation - Statistiques, Probabilités, Algèbre, Combinatoire et théorie Ergodique - Analyse et Géométrie La personne recrutée sera affiliée à l'équipe EDP, modélisation,simulation en lien avec le projet ANR COSS (Control on Stratified Structure). Le lieu de travail effectif sera l'Institut de Mathématique de Bourgogne à Dijon.

Compétences attendues

Missions :Exploration de l'interface entre contrôle traditionnel et apprentissage automatique, dans des cadres allant des EDOs aux lois de conservation hyperboliques.Collaboration avec les personnes déjà présentes travaillant dans les thématiques EDPs et contrôle ou les thématiques apprentissage, l'objectif étant aussi de multiplier des liens entre les deux communautés.Participation à la vie scientifique de l'équipe et du laboratoire, notamment à travers les séminaires et les groupes de travail.Activités :- Développement de méthodes hybrides entre contrôle par boucle fermée classique et apprentissage automatique.- Exploitation des bibliothèques de deep learning (pytorch...) pour développer des codes numériques efficaces adaptés.- Exploration de problèmes inverses avec des méthodes EDPs/statistiques.- Le tout sera appliqué à des modèles allant des équations différentielles ordinaires aux lois de conservation hyperboliques et aux équations d'Hamilton-Jacobi.Contexte de travail :L’Institut Denis Poisson est un laboratoire de Mathématiques et Physique Théorique, bi-localisé sur Orléans et Tours compte environ 90 enseignants-chercheurs et chercheurs permanents, une trentaine de doctorants, ATER et postdocs et une dizaine de personnels de soutien à l’enseignement et à la recherche. Celle-ci s’articule autour de quatre équipes thématiques :- Physique Théorique- EDP, modélisation, simulation- Statistiques, Probabilités, Algèbre, Combinatoire et théorie Ergodique- Analyse et GéométrieLa personne recrutée sera affiliée à l'équipe EDP, modélisation,simulation en lien avec le projet ANR COSS (Control on Stratified Structure).Le lieu de travail effectif sera l'Institut de Mathématique de Bourgogne à Dijon.

Profil attendu

Competences : Compétences scientifiques dans les domaines suivant: Solutions entropiques de lois de conservation Contrôle en boucle ouverte et fermée Schémas numériques et simulation Apprentissage automatique Qualités professionnelles et relationnelles (Soft Skills) attendues : Le/la candidat(e) devra faire preuve d'une grande autonomie dans la conduite de ses recherches et d'une solide capacité d'adaptation face à des verrous théoriques complexes. De bonnes qualités relationnelles et de communication (écrite et orale, en français ou en anglais) sont indispensables pour collaborer efficacement, partager ses avancées et valoriser les travaux du laboratoire. Contraintes et risques : RAS

Conditions d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Métier de référence

Chercheuse / Chercheur

Comprendre ce poste

Ce postdoctorat s'inscrit dans un axe stratégique du CNRS : rapprocher les mathématiques fondamentales du contrôle et de l'optimisation avec les méthodes modernes d'apprentissage automatique. Le chercheur ou la chercheuse contribuera à développer des approches hybrides pour des systèmes régis par des lois de conservation hyperboliques, des problèmes complexes à la frontière entre théorie classique et data-driven. Les missions englobent recherche théorique, implémentation numérique et médiation scientifique auprès d'équipes aux compétences complémentaires.

Le recrutement dans ce cadre

Ce contrat postdoctoral relève de la FPE, catégorie A, offrant un statut de chercheur reconnu dans l'écosystème académique français. Bien que temporaire par nature, il constitue une étape décisive pour consolider un profil de recherche autonome et accéder ensuite à des positions permanentes (chargé de recherche CNRS, maître de conférences, etc.). L'environnement CNRS garantit stabilité institutionnelle et accès à des ressources scientifiques de qualité.

Conseils pour candidater

**Mettre l'accent sur l'hybridation** : articuler précisément comment vos travaux anté rieurs sur le contrôle (théorique ou numérique) et vos expériences en machine learning constituent un profil rare, pas juxtaposé.
**Montrer la maîtrise du pipeline technique** : détailler implémentations en PyTorch ou TensorFlow, schémas numériques testés, et validations sur cas tests concrets renforce la crédibilité face aux verrous numériques attendus.
**Préparer une stratégie collaborativiste** : identifier dans la lettre de motivation comment vous initierez des ponts entre mathématiciens théoriciens et informaticiens du laboratoire, au-delà de la présence seule aux séminaires.

Éclairage rédigé par PostePublic pour contextualiser cette offre.

Réf. UMR7013-VINPER-001Fonction publique d'État