Offres de thèses
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Genre, (in)vulnérabilité et perception du risque
De nombreux facteurs interviennent lorsqu'une personne juge si un risque est élevé ou non. Les Français ne forment pas un bloc monolithique et les positions des individus dans la structure sociale jouent un rôle important dans la façon dont ils perçoivent les risques. Le caractère genré de la perception des risques a été relevé dans de nombreuses études, soulignant que les femmes tendent en moyenne à percevoir les risques comme plus élevés que les hommes. Par exemple, les données issues du baromètre de l’IRSN (https://barometre.irsn.fr/) révèlent que les préoccupations des Français, qu'ils soient hommes ou femmes, sont similaires : les événements conjoncturels et les problèmes économiques sont les principales sources d'inquiétude entre 2005 et 2015. Cependant, les femmes perçoivent les risques de manière plus intense que les hommes, quel que soit le type de risque (individuel, collectif, médical, technologique, ou pollution). De plus, cette différence reste stable au fil du temps. Ces résultats sont robustes, même avec la prise en compte de facteurs comme l'âge, le niveau d'études et l'échantillonnage. C'est comme si les hommes et les femmes classaient les risques de la même manière avec la même évolution dans le temps (une « culture » commune de l'importance relative des risques), mais que les femmes avaient un seuil de perception des risques plus bas que les hommes (une construction sociale du sentiment de vulnérabilité : elles se sentent plus menacées).
On relève ainsi une plus grande sensibilité des femmes à l’ensemble des risques. Cette différence a été observée dès les premières études de la perception du risque dans les années 1950, mais il a fallu attendre la fin des années 1970 pour que les scientifiques cherchent à l’expliquer. La première hypothèse explorée était que les hommes étaient moins sensibles aux risques car ils étaient plus éduqués et compétents que les femmes. Or, les recherches montrent que des connaissances plus importantes sur les risques peuvent également augmenter le niveau ressenti de menace, et que ces différences entre hommes et femmes s’observent également lorsque les hommes et les femmes ont le même niveau de connaissance. La deuxième grande hypothèse est liée à la répartition traditionnelle des rôles sociaux. Notamment, le rôle nourricier et la prise en charge du bien-être des autres, traditionnellement plus investis par les femmes, amèneraient chez elles une sensibilité plus importante aux risques liés à la santé. Cette hypothèse a été confortée par de nombreux résultats, montrant que si les femmes perçoivent des risques plus élevés, ce n’est pas parce qu’elles en savent moins, mais parce qu’elles se sentent plus concernées.
Ces différences de genre dans la perception du risque s’observent dès l’enfance pour de nombreux risques perçus et pourraient être liées à la socialisation genrée et notamment aux différences de pratiques parentales dans l’éducation au risque. En effet, les parents tolèrent davantage les prises de risque des garçons et centrent leurs efforts éducatifs sur l’apprentissage de l’évitement du risque chez les filles, considérées comme plus fragiles et vulnérables. La différence entre garçons et filles dans le sentiment de vulnérabilité est ainsi construite par les pratiques éducatives des différents agents de socialisation (les parents, les pairs, l’école, les médias). À noter que l’expression même de l’anxiété et de la peur face aux risques est également plus ou moins acceptée socialement selon qu’on est garçon ou fille, femme ou homme. Ces pratiques de socialisation genrée amènent aussi des expériences spécifiques liées au risque. Les garçons, exposés à davantage de risques que les filles, ont aussi plus d’opportunités de construire des compétences pour y faire face. Les prises de risque plus nombreuses chez les garçons et les hommes, en plus d’augmenter le sentiment d’invulnérabilité, peuvent également entraîner un phénomène de désensibilisation à la menace. Les recherches montrent ainsi que là où les filles semblent sensibles à la simple présence du risque (« vais-je avoir mal ? ») en vue de l’éviter, les garçons tendent à évaluer l’importance du risque (« à quel point vais-je avoir mal ? ») pour mieux le contrôler. La perception et la pratique face au risque seraient donc socialement construites et les différences observées entre hommes et femmes seraient le résultat de l’intériorisation des rôles masculins et féminins.
L’objectif de ce projet de thèse est d’interroger en profondeur les liens entre le genre, le sentiment de vulnérabilité et la perception du risque (notamment lié à la mobilité, à la sécurité routière et à l’environnement), si possible dans une approche développementale : qu’est-ce qui explique les différences de sexe dans le sentiment plus ou moins important de (in)vulnérabilité ? Comment ce sentiment de (in)vulnérabilité se construit au travers des rôles sociaux, eux-mêmes dépendants d’asymétries dans la structure sociale ? Enfin, est-ce que le sentiment de (in)vulnérabilité explique la perception du risque et les pratiques de prévention ? Il s’agit de mieux saisir les variabilités intra- et interindividuelles dans la perception du risque en fonction des types de risque (individuel/collectif, risque de dommage à autrui/à soi, etc.), l’évolution avec l’âge des risques perçus (représentations et significations de ce qu’est le risque de manière globale et des différents risques en particulier) et des seuils de perception du risque (approche développementale/transversale). Il s’agira plus précisément d’explorer la construction du rapport au risque au prisme du sexe et du genre, en étudiant les effets des différents agents de socialisation (famille, école, pairs, médias) sur la construction du sentiment de vulnérabilité/invulnérabilité au cours de la vie et les liens avec la perception des différents types de risque.
Les candidat.es à ce sujet de thèse de doctorat sont invité.es à proposer un programme de recherche (6 pages maximum), incluant 1/ une revue de question sur les liens entre genre, sentiment de vulnérabilité et perception des risques, 2/ des hypothèses théoriques sur les déterminants psychologiques et sociaux du sentiment de vulnérabilité et de la perception des risques (différences de sexe, effet de l’adhésion aux stéréotypes de sexe, effet des pratiques éducatives, etc.) et 3/ des hypothèses opérationnelles, à vérifier dans un programme d’études quantitatives (corrélationnelles ou expérimentales) et/ou qualitatives (entretiens, carnets de bord, analyses de discours) permettant d’aborder ces différentes questions.
Pour plus d'information veuillez consulter la fiche de poste.
Personne de contact :
Directrice de thèse : Marie-Axelle GRANIE
Laboratoire : AME-MODIS
Localisation : campus de Lyon
Email : marie-axelle.granie@univ-eiffel.fr
Labélisation intelligente et à faible coût des données pour la navigation multicapteur avec apprentissage par renforcement
La complexité des scénarios de positionnement et les exigences des applications basées sur la localisation ont considérablement augmenté en raison des avancées technologiques, de l'urbanisation et de l'élargissement des cas d'utilisation dans divers secteurs. Avec la dépendance croissante à des données de localisation précises, en temps réel et contextuellement pertinentes, les systèmes de positionnement doivent désormais relever des défis tels que les limitations du GNSS dans les environnements intérieurs ou densément construits, la nécessité d'une intégration multi-technologique et le traitement de données personnalisées en temps réel. Les applications dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la navigation intérieure, la santé, la réalité augmentée et la logistique nécessitent toutes des solutions de plus en plus sophistiquées pour offrir des expériences précises, fiables et adaptatives, prenant en compte des conditions dynamiques et diversifiées. Cette complexité croissante exige une innovation continue dans les technologies de positionnement et l'infrastructure afin de répondre aux demandes évolutives des différents secteurs.
Les approches basées sur les données deviennent de plus en plus populaires dans le domaine de la localisation et de la navigation en raison de leur capacité à résoudre des défis complexes que les méthodes traditionnelles peinent à modéliser avec précision. Par exemple, les erreurs de réception GNSS dues aux chemins multiples et aux zones hors ligne de vue (NLOS) sont difficiles à prédire avec les modèles conventionnels, ce qui pousse de nombreux chercheurs à explorer des techniques basées sur l'intelligence artificielle (IA) pour détecter et exclure les mesures GNSS erronées [1-2]. Les modèles d'IA, en particulier ceux utilisant l'apprentissage automatique, offrent une approche plus adaptative et dynamique pour identifier et atténuer ces erreurs, améliorant ainsi considérablement la fiabilité des systèmes de positionnement basés sur le GNSS. De plus, les paramètres des filtres de navigation, tels que le filtre de Kalman étendu (EKF) et l'optimisation de graphes de facteurs (FGO), sont cruciaux pour déterminer la performance du positionnement, car ils sont fortement sensibles à des facteurs contextuels tels que les conditions environnementales et la qualité des appareils. L'ajustement précis de ces paramètres de filtrage peut améliorer considérablement la stabilité et la robustesse de la précision de la localisation, et les techniques d'apprentissage profond montrent un potentiel pour automatiser et optimiser ce processus, le rendant ainsi plus efficace et précis [3]. Dans le domaine de la navigation et du positionnement, les techniques d'apprentissage supervisé sont souvent appliquées pour garantir des résultats plus contrôlables, prévisibles et une meilleure performance globale, offrant un moyen efficace de s'adapter à des conditions diverses et aux exigences des systèmes.
Les étiquettes nécessaires pour l'apprentissage supervisé, en particulier les étiquettes de haute qualité, sont souvent coûteuses à obtenir en raison de facteurs tels que la nécessité de travail humain, d'équipements coûteux ou d'un accès à des données cartographiques détaillées. Par exemple, l'étiquetage des données GNSS en ligne de vue (LOS) et hors ligne de vue (NLOS) repose généralement sur des dispositifs encombrants tels que des caméras grand angle ou des systèmes assistés par cartes 3D, qui peuvent introduire des erreurs comme des imprécisions dans la segmentation des images, des erreurs de calibration des caméras et des écarts dans les cartes. La question principale de recherche et l'objectif de cette thèse de doctorat est de proposer une méthodologie généralisable d'étiquetage des données utilisant l'apprentissage par renforcement (RL) pour générer automatiquement des étiquettes de haute qualité. En utilisant uniquement la trajectoire de référence, cette approche vise à étiqueter des quantités intermédiaires telles que la qualité des données des capteurs et les paramètres de filtrage de manière économique et évolutive.
L'apprentissage par renforcement est particulièrement adapté à cette tâche car il permet un processus d'apprentissage autonome et adaptatif où le système peut affiner en continu sa stratégie d'étiquetage en fonction des retours de l'environnement. Les tâches principales de cette thèse incluent : 1) Une revue approfondie de l'état de l'art sur l'apprentissage par renforcement, en mettant l'accent sur ses applications dans les systèmes de localisation et de navigation, ainsi que son potentiel pour résoudre les défis liés à l'étiquetage des données. 2) La modélisation du problème d'étiquetage des données de navigation dans le cadre de l'apprentissage par renforcement en définissant soigneusement les éléments clés du problème, y compris l'état, les actions, l'environnement et les récompenses. Cela mène à une méthodologie appropriée permettant aux algorithmes d'apprentissage par renforcement d'optimiser de manière autonome le processus d'étiquetage, en s'appuyant uniquement sur la trajectoire de référence, qui est de toute façon nécessaire pour l'évaluation des performances. De cette manière, le coût et l'efficacité de l'étiquetage des données seront considérablement réduits. 3) Deux études de cas seront menées pour démontrer l'efficacité de la méthodologie proposée : a) l'étiquetage de la qualité des capteurs, par exemple les données GNSS et du système de navigation inertielle (INS) ; b) l'étiquetage des paramètres de filtrage, par exemple EKF et/ou FGO, afin de garantir que le filtre reste robuste et précis dans des conditions variées.
L'apprentissage par renforcement permet au modèle d'apprendre les décisions d'étiquetage optimales par essais et erreurs, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la dépendance à des collectes de données manuelles coûteuses et sujettes à des erreurs. Cette méthodologie permettra d'améliorer la performance, la précision et l'évolutivité de l'apprentissage supervisé pour les applications de localisation et de navigation, en particulier dans des environnements réels complexes et dynamiques.
Compétences requises : apprentissage par renforcement, traitement du signal, mathématiques appliquées, fusion multisensorielle pour le positionnement, estimation d'état.
Mots-clés : Positionnement, données multisensorielles, étiquetage, apprentissage par renforcement.
Profil attendu :
Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou master 2 en intelligence artificielle / Informatique/ traitement du signal et image
Pour plus d'information veuillez consulter la fiche de poste.
Personnes de contact :
Directrice de thèse : Valérie RENAUDIN
Encadrante de thèse : Ni ZHU
Laboratoire : AME-GEOLOC
Localisation : campus de Nantes
Email : ni.zhu@univ-eiffel.fr
Plus d'information sur le site du laboratoire GEOLOC
Optimisation de l'appariement chien-bénéficiaire par l'analyse de la marche et du comportement
Les recherches sur les outils d’accompagnement à la mobilité des personnes en situation de handicap visuel portent essentiellement sur les systèmes digitaux : application de guidage GPS sur smartphone, canne instrumentée, description auditive de l’environnement, etc., et moins sur l’assistance par des chiens guide. Ces dernières recherches portent sur la médiation animale [1], la formation des bénéficiaires adultes ou mineures [2] ou encore la sélection et l’entrainement des chiens [3-4]. Peu de recherche s’intéressent à l’appariement entre chiens guide et les bénéficiaires, or cet appariement joue un rôle crucial dans le succès de l’accompagnement à la mobilité. Le processus actuel repose essentiellement sur des critères qualitatifs renseignés lors de l’évaluation des besoins du bénéficiaire, le profilage de chien et des rencontres supervisées. Cette approche peut entraîner des incompatibilités nuisant à l'efficacité et au bien-être du duo. Dans ce contexte, cette thèse vise à faire évoluer ce processus d’appariement en introduisant des approches qualitatives et automatisables avec un outil permettant de mesurer avec précision la compatibilité entre le chien et l'humain, en s'appuyant sur des critères comportementaux, émotionnels et biomécaniques ainsi que des modèles de marche appris sur les chiens et les bénéficiaires. L’analyse du couple chien-humain est une façon originale de repenser les approches scientifiques en navigation qui permettront de s’adresser à d’autres populations vulnérables.
Cette thèse s’inscrit dans une collaboration internationale entre MIRA au Canada, un acteur de référence dans la formation de chiens guides et d'assistance, l’association Valentin Haüy, acteur historique de l’aide aux personnes déficientes visuelles en France et l'Université Gustave Eiffel. En s’appuyant sur des capteurs de mouvement portables et des outils d'analyse comportementale avancés issus du labcom INMOB [5], la thèse développera une méthodologie permettant de collecter des données précises sur les styles de marche des bénéficiaires et des chiens, ainsi que sur leurs comportements et états émotionnels. Les recherches débuteront par le développement et l’intégration de systèmes d’acquisition avec la mise au point et l’adaptation de dispositifs de captation de mouvement et d'analyse comportementale pour une utilisation facile et efficace avec les chiens et les bénéficiaires. Des collectes de données de marche, comportementales et émotionnelles seront réalisées pour créer des profils détaillés lors des séances d'appairage et dans des situations variées. Les données collectées seront traitées et analysées pour développer un modèle d’appariement chien-bénéficiaire basé sur la compatibilité des profils de marche et comportementaux. Enfin le modèle sera intégré dans le processus d'appariement de MIRA pour évaluation et ajustement basé sur les retours d'expérience et les succès d'appariements.
Ce travail mobilisera des compétences interdisciplinaires en géomatique, éthologie, sciences du mouvement et intelligence artificielle pour traiter les données captées et les intégrer dans un outil d’aide à la décision. La méthodologie comprendra la captation des mouvements à l’aide de capteurs inertiels, l’analyse de la dynamique de la marche via des algorithmes de traitement du signal, ainsi que l’observation et la quantification des comportements lors des interactions homme-chien. Le candidat en thèse s’insèrera dans ce projet de recherche fondamentale en se concentrant sur des questions intermédiaires en collaboration avec l’équipe encadrante.
Les retombées attendues de ce projet sont multiples. Les recherches permettront d’améliorer la qualité des appariements chien-bénéficiaire, avec une réduction des échecs et des réaffectations. Elles contribueront aussi à un meilleur bien-être des chiens et des bénéficiaires en garantissant une meilleure compatibilité dès la phase de sélection. Enfin des avancées scientifiques dans les domaines de la biomécanique de la marche et de l’éthologie appliquée aux interactions homme-animal sont attendues.
L’élargissement des connaissances sur les relations dynamiques entre humains et chiens d’assistance, permettront d’ouvrir des perspectives pour de nouvelles applications, notamment en réhabilitation, accompagnement des personnes âgées et gestion des troubles comportementaux. La thèse sera menée dans un cadre de collaboration académique et industriel, avec un fort potentiel de transfert technologique vers des organismes impliqués dans la formation de chiens guides et d'assistance.
Mots-clés : Navigation, Assistance à la mobilité, Chien guide, Mobilité Durable
Pour plus d'information veuillez consulter la fiche de poste.
Personne de contact
Directrice de thèse : Valérie RENAUDIN
Laboratoire : AME-GEOLOC
Localisation : campus de Nantes
Email : valerie.renaudin@univ-eiffel.fr
Plus d'information sur le site du laboratoire GEOLOC
Analyse des mécanismes d'usure des pneus et d'émission de particules par instrumentation et modélisation du contact pneu/chaussée
La sécurité routière et la performance des véhicules dépendent en grande partie de l’intégrité des pneus. Avec ∼300 millions de pneus usés générés chaque année et une perte de masse de 1,0-1,5 kg au cours de leur vie, l’usure des pneus constitue non seulement un enjeu économique majeur, mais aussi une source significative de pollution et de risques pour la santé publique. Malgré les progrès réalisés par les études tribologiques, mécaniques et thermiques, la plupart des modèles existants abordent ces phénomènes de manière isolée. Il persiste ainsi une lacune dans l’intégration globale des processus multi-échelles et multi-physiques qui régissent la dégradation réelle des pneumatiques et l’émission associée de composés gazeux ou particules de pneu.
L’objectif principal de la thèse est d’acquérir une compréhension approfondie des mécanismes fondamentaux responsables de l’usure et des émissions des pneus. Cette compréhension servira de socle expérimental à l’élaboration d’un modèle numérique prédictif de la qualité du contact pneu/chaussée et des propriétés physiques des émissions. Cette démarche multidisciplinaire vise à :
• Analyser les mécanismes d’usure : Étudier les processus de déformation, d’abrasion, ainsi que les effets thermiques qui conduisent à la dégradation des pneus.
• Identifier les paramètres critiques : Déterminer le rôle de la pression de contact, de la texture de la chaussée, de la vitesse, de la température et du troisième corps sur la répartition des contraintes.
• Décrire leurs effets sur les émissions : Analyser comment les mécanismes d’usure et les paramètres critiques modulent la quantité, la granulométrie et la composition des particules de pneu.
• Développer et calibrer un modèle numérique : Intégrer les phénomènes multi-échelles et multi-physiques dans un modèle capable de simuler les mécanismes d’usure ainsi que la génération et l’émission de particules.
• Optimiser la texture de la chaussée : Identifier, via le modèle, un compromis optimal garantissant une adhérence suffisante tout en limitant l’usure des pneus et les émissions particulaires.
Méthodologie
Pour atteindre cet objectif, la recherche combinera approches expérimentales et numériques :
• Analyse expérimentale
• Modélisation numérique
• Évaluation environnementale
Perspectives et applications
Ce travail de recherche permettra non seulement de mieux comprendre les mécanismes d’usure des pneus et les émissions hors échappement, mais aussi d’ouvrir la voie à diverses applications concrètes :
• Optimisation de la conception des pneus et des chaussées pour améliorer la sécurité routière.
• Prolongation de la durée de vie des pneumatiques, avec une réduction des coûts de renouvellement.
• Réduction de l’impact environnemental en limitant la production de particules polluantes.
• Élaboration d’une banque d’échantillons de particules générées dans différentes conditions qui simulent différents types d’émissions : véhicules légers (thermiques ou électriques), de poids lourds, de mobilité douce.
• Les particules collectées pourront être exploitées dans divers projets de recherche pour évaluer : leur potentiel de dispersion (via l’évolution de leurs tailles et de leur densité), de stabilité/mobilité environnementale (via l’étude de leur (bio)dégradation ou du relargage d’adjuvants), d’effets sur la santé (au travers de la mise en contact avec des cellules du système respiratoire ou de différents organes), etc.
Profil du candidat
Pour mener à bien ce projet, le candidat devra présenter un profil multidisciplinaire incluant :
• Compétences en ingénierie mécanique ou génie civil et environnement avec une solide formation en tribologie et développement instrumental.
• Expertise en modélisation numérique, notamment via la méthode des différences finis ou d’autres techniques de simulation multi-échelle.
• Sensibilité aux enjeux environnementaux, avec une compréhension des problématiques liées aux émissions de particules et des outils pour les caractérise (comptage optique / par impaction, MEB, ICP, GC-MS, profilométrie…).
• Aptitudes à la recherche multidisciplinaire et à la collaboration avec des experts de domaines variés (mécanique, matériaux, environnement).
Mots-clés : Usure des pneus, Adhérence, Contact pneu/chaussée, Modélisation numérique, Tribologie, Émissions de particules
Pour plus d'informations, veuillez consulter la fiche de poste.
Personne de contact :
Directeur de thèse : Malal KANE
Co-directeur de thèse : Bogdan MURESAN-PASLARU
Laboratoire : AME-EASE
Localisation : campus de Nantes
Email : malal.kane@univ-eiffel.fr ; bogdan.muresan-paslaru@univ-eiffel.fr
Harmonisation des mesures d’adhérence par modélisation du contact pneu/chaussée
L’adhérence entre le pneu et la chaussée est l’un des principaux facteurs permettant de réduire l’accidentologie, surtout lorsque les conditions atmosphériques sont dégradées. L’adhérence est caractérisée par un coefficient de frottement mesuré dans des conditions particulières (et normalisées). Divers appareils de mesure ont été développés et déployés en France et dans le monde. La multiplicité des appareils de mesure présente plusieurs avantages en termes de flexibilité et d’adaptation à des milieux variés (routes, marquages routiers, trottoirs, pistes d’aéroports, etc.), mais engendre également des difficultés majeures.
L’objectif principal de cette thèse est de développer un modèle basé sur la physique du contact pneu/chaussée, qui permette d’estimer, à partir des caractéristiques d’un appareil de mesure (principe de mesure, type de pneumatique, taux de glissement, vitesse, degré de mouillage) et des conditions de fonctionnement ainsi que de la texture de la surface, un coefficient de frottement. L’usage d’un tel modèle ouvrira la voie à l’élaboration d’une échelle commune d’adhérence, permettant :
• La conversion des mesures issues de différents appareils en une unité homogène,
• La comparaison et la transposition des résultats de mesure entre divers dispositifs,
• L’établissement de critères uniformes pour l’acceptation des travaux et le déclenchement des interventions d’entretien.
En outre, ce travail contribuera à une meilleure compréhension des interactions tribologiques à l’interface pneu/chaussée, avec des retombées directes sur la sécurité routière et la sécurité des pistes d’aéroports.
Méthodologie
La démarche proposée reposera sur l’amélioration d’un modèle de contact déjà développé pour prédire le frottement pneu/chaussée, en y intégrant de nouveaux paramètres :
- Modélisation du contact ;
- Validation expérimentale;
- Développement de l'échelle d'adhérence
Perspectives et applications
Le modèle prédictif intégré et l’échelle d’adhérence commune contribueront à :
• Une meilleure harmonisation des mesures d’adhérence, facilitant la prise de décision pour l’entretien des infrastructures routières et aéroportuaires.
• L’optimisation des critères de sécurité, en permettant d’établir des seuils d’intervention fondés sur des bases physiques plutôt que statistiques.
• Une avancée dans la compréhension des phénomènes tribologiques à l’interface pneu/chaussée.
Profil du candidat
Pour ce projet, le candidat doctorant devra :
• Posséder un diplôme de Master en génie mécanique, génie civil ou sciences des matériaux, avec une spécialisation en tribologie et en caractérisation des surfaces.
• Maîtriser les outils de simulation pour développer et calibrer un modèle prédictif du contact pneu/chaussée.
• Avoir une forte motivation pour réaliser des essais de mesure d’adhérence sur divers dispositifs.
• Être capable de proposer des solutions pratiques pour harmoniser les mesures d’adhérence dans différents contextes.
Mots-clés : Harmonisation, Adhérence, Contact Pneu/Chaussée, Modélisation, Mesure, Tribologie
Pour plus d'informations, veuillez consulter la fiche de poste.
Personne de contact :
Directeur de thèse : Malal KANE
Laboratoire : AME-EASE
Localisation : campus de Nantes
Email : malal.kane@univ-eiffel.fr
Les Hauts-de-France, première région logistique française
Elaborer des scénarios prospectifs pour la stratégie logistique des Hauts-de-France : dynamisme logistique, décarbonation, résilience, zéro artificialisation
Les Hauts-de-France sont souvent cités comme la première région logistique française, notamment en termes d’emplois. C’est également la première pour l'importance de son parc logistique (16% du parc national), avec un niveau record de surfaces de construction d’entrepôts en 2022. Alors que la pénurie logistique s’étend en France, la région des Hauts-de-France se porte bien et annonce même de nouveaux projets. Les loyers prime sont parmi les plus bas au niveau national, ce qui renforce également l’attractivité de la région. L'ambition du conseil régional de faire de la région le hub logistique de l'Europe du Nord-Ouest. Ses réseaux de transport ferroviaire, fluvial, autoroutier, ses ports maritimes et fluviaux, et le lancement du chantier du Canal Seine-Nord Europe sont autant d'atouts pour parvenir à ce résultat. Cette trajectoire est mise en avant pour accompagner les ambitions maritimes et fluviales de la région mais aussi pour soutenir l’implantation de nouvelles activités économiques. La volonté de ré-industrialisation de la région, incarnée par l'implantation récente de quatre premières usines de fabrication de batteries pour voitures électriques va en effet nécessiter des bases logistiques associées.
Dans les faits, peu de travaux permettent d’élaborer une prospective fiable pour ce qui concerne le transport de marchandises, et d’élaborer des scénarios pertinents soutenant des trajectoires de transition énergétique. Ces scénarios sont pourtant indispensables à l’élaboration de politiques publiques qui, tout en s’inscrivant dans l’objectif stratégique d’une activité logistique dynamique dans le périmètre des Hauts-de-France, permettent également d’atteindre ces objectifs de neutralité, de résilience et de sobriété.
Idéalement, ce type de réflexion prospectif doit être produit par les différentes collectivités territoriales concernées, chacun à son niveau, ainsi que par l’État. Dans la pratique, et bien que des outils, plus ou moins élaborés, existent pour instruire chacune de ces dimensions, il n’y a pas d’approche clairement établie pour produire des scénarios les croisant de façon systématique. C’est un déficit majeur, puisque sans de tels scénarios, il est en pratique impossible pour les différents territoires concernés d’élaborer des feuilles de route opérationnelles. Dans un contexte où l’ensemble des acteurs publics de l’aménagement du territoire (et en particulier les régions) doivent et veulent produire ces stratégies, la production d’éléments de connaissance et de méthode sera bienvenue.
Le travail se propose de mettre en place une prospective des transports pour la Région des Hauts-de-France, dans un contexte d’évolution du système de transport et de réindustrialisation, afin de construire des scénarios compatibles avec les ambitions de décarbonation des transports, de résilience des territoires et de réduction de l’artificialisation, et d’en comparer les impacts selon l’ensemble des critères utiles à l’aide à la décision en matière de politique publique.
Sur le plan théorique et méthodologique, il s’agira d’éclairer la diversité des paramètres à prendre en compte et les modalités de leur modélisation. La thèse s’appuiera notamment sur la littérature concernant la prospective et la construction de scénarios de long terme pour l’aménagement du territoire; sur la littérature scientifique et technique sur les évolutions économiques, sociales, techniques, environnementales et réglementaires possibles dans les décennies à venir; et enfin sur la littérature de l’économie et de la géographie des transports de marchandises et de la logistique afin d’informer les mécanismes à l’œuvre dans le fonctionnement et l’évolution des systèmes étudiés.
Sur le plan opérationnel, il s’agira d’identifier les bons leviers d’optimisation de cette demande, et d’expliciter les actions à prendre dès aujourd’hui par les différents acteurs (chargeurs, trans-porteurs, autorités, consommateurs), en définissant par la même occasion les critères qui guideront cette optimisation (critères qu’il faudra décliner par type de partie prenante, et dont il faudra expliquer comment on en synthétise les résultats).
Pour plus d'informations, veuillez consulter la fiche de poste.
Personnes de contact :
Directeurs de thèse :
- Corinne Blanquart, 1ère Vice-Présidente Université Gustave Eiffel
- François Combes, Co-directeur du département Aménagement, Mobilité, Environnement
Laboratoire : AME-SPLOTT
Localisation : campus de Lille
Email : corinne.blanquart@univ-eiffel.fr ; francois.combes@univ-eiffel.fr