CIFRE PhD Opérationnalisation de l'évitement des traînées de condensation (H/F)

Job Description:

Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ?

Nous vous proposons de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation. 

Une offre de doctorat intitulée « Opérationnalisation de l'évitement des traînées de condensation : concilier l'incertitude des prévisions et les exigences du monde opérationnel. » vient de s’ouvrir au sein de Airbus Commercial sur son site de Blagnac.

Vous rejoindrez une équipe de 12 personnes au sein du département « Environnement et Energie ». Ce contrat CDD CIFRE est prévu pour une durée de 3 ans.

Contexte de la thèse :

Les traînées de condensation (contrails) formées par les avions de ligne et les cirrus induits constituent l'une des composantes les plus importantes de l'impact climatique total de l'aviation. L'optimisation de trajectoire (évitement opérationnel des zones fortement réchauffantes) offre un puissant levier de réduction de cet impact. Cependant, la prédiction de l'impact climatique et la délimitation précise des régions de formation des traînées sont sujettes à de fortes incertitudes liées aux modèles et aux données météorologiques.

L'approche classique "Bottom-Up" (propagation des incertitudes d'entrée) se heurte à la forte non-linéarité des phénomènes physiques et à l'opacité des sources d'erreur. Pour lever ces verrous, cette thèse s'appuiera sur une approche "Top-Down", mesurant directement la divergence effective entre les prévisions des modèles et la réalité observée (imagerie satellite, caméras sol, observations in-situ).

L'objectif principal de cette thèse est de déterminer les exigences de précision minimales requises pour les futurs services de prédiction de traînées, afin de garantir un potentiel d'atténuation climatique qui reste opérationnellement durable et économiquement viable pour les compagnies aériennes. Les travaux se feront en synergie avec le projet européen SESAR3 CICONIA-MET.

Tâches et responsabilités :

Encadré par votre tuteur, vous développerez vos compétences en travaillant sur les activités suivantes : 

• Validation de modèles de prévision à l’aide d’observations : Intégrer et confronter les données d'observation (satellites MTG/GOES, caméras sol) aux modèles de prédiction pour caractériser et valider la distribution réelle des incertitudes. 
• Développement de métriques opérationnelles : Définir de nouvelles métriques quantifiant la divergence spatio-temporelle et topologique entre prédiction et observations (ex. décalages géographiques, Intersection over Union - IoU, time-lag). 
• Génération et évaluation de scénarios synthétiques perturbés : Développer et valider un cadre de simulation permettant d'injecter des perturbations physiquement réalistes et contrôlées par rapport à une situation de référence ("Vérité Terrain"). Simulation de trafic aérien dans ces scénarios. 
• Analyse de sensibilité opérationnelle et économique : Simuler les décisions de vol sur ces scénarios perturbés afin d'évaluer la dégradation du potentiel de réduction de l'impact climatique et les surcoûts associés (carburant, temps de vol, contraintes ATM).
• Recommandations et seuils d'acceptabilité : Identifier les points de bascule mathématiques et traduire ces résultats en spécifications et exigences techniques pour l'industrie aéronautique et le cadre réglementaire.

Compétence & Prérequis :

Vous allez intégrer une formation de niveau BAC +8 dans le domaine des mathématiques appliquées pour un doctorat d’une durée de 3 ans.

Vous avez les connaissances et compétences suivantes :

• Bac +5 : École d'ingénieur et / ou Master 2 universitaire.
• Compétences indispensables :
• Solide formation en mathématiques appliquées (statistiques, quantification d'incertitudes).
• Maîtrise de la programmation informatique (Python, traitement et analyse de données massives) et en particulier en computer vision. 
• Bonnes connaissances du secteur des opérations aériennes (ATM, opérations compagnies aériennes / airline operations, mécanique du vol) et des méthodes d'optimisation.

• Compétences souhaitées :

• • Connaissances en physique de l'atmosphère, météorologie ou climatologie.
  • Notions en optimisation de trajectoires avions.

• Aptitudes personnelles :

• • Intérêt marqué pour la recherche scientifique et les enjeux environnementaux de l'aviation.
  • Autonomie, curiosité scientifique et rigueur.

• Langues : L'anglais et le français sont obligatoires

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:

AIRBUS SAS

Employment Type:

PHD, Research

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Classe Emploi (France): Classe F11

Experience Level:

Student

Job Family:

Digital

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