Post-doctorant en modélisation et simulation de la mobilité des personnes et des biens - OPTIMULTI

Vos missions en quelques mots

Le/la postdoctorant(e) contribuera aux activités suivantes :

• Formaliser les problèmes de décision en contexte multiplateforme.

• Modéliser le multihoming des conducteurs et différentes configurations multi-fournisseurs

• Étendre le cadre à l’intégration passagers + colis

• Développer des méthodes OR et des algorithmes scalables : formulations MILP/flots, modèles dynamiques/online, heuristiques/metaheuristiques, décomposition/approximation.

• Intégrer des composantes prédictives dans la décision opérationnelle.

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• Développer des approches d’apprentissage adaptatif (RL/ADP) et éventuellement des schémas hybrides OR + RL/CP.

• Concevoir et mener des campagnes expérimentales et analyser des métriques multi-critères : performance système, résultats plateformes, revenus conducteurs, équité et soutenabilité.

• Produire des publications et communications scientifiques, contribuer aux rapports et à la valorisation du projet.

Profil recherché

Le/la candidat(e) recruté(e) mènera des travaux de recherche originaux au croisement de l’optimisation, de l’apprentissage (ML/RL) et des systèmes de mobilité, avec une forte exigence de reproductibilité et de diffusion scientifique.

• Doctorat (obtenu ou en cours, soutenance avant le 1er septembre) en recherche opérationnelle, informatique, mathématiques appliquées, génie industriel, transport ou domaine proche.

• Expertise solide en optimisation/algorithmes à grande échelle (MILP, flots, heuristiques, décomposition, optimisation dynamique/online) et/ou en apprentissage par renforcement pour la décision séquentielle.

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• Très bonnes compétences en programmation (p. ex. C++ ) et capacité à construire des pipelines expérimentaux reproductibles.

• Capacité à conduire une recherche autonome et à rédiger des articles scientifiques en anglais.

• Atouts : mobilité/logistique (ride-sourcing/ride-sharing, gestion de flotte, livraison du dernier kilomètre), simulation multi-agents, jeux/incitations, conception de mécanismes, métriques d’équité.

Compétences attendues

Savoir :

RO/optimisation combinatoire et dynamique ;

bases de théorie des jeux/mécanismes et métriques d'équité (selon profil) ;

modélisation des systèmes de transport ;

notions de ML/RL.

Savoir-faire :

Formuler des modèles,

concevoir/implémenter des algorithmes,

conduire des expériences numériques et des simulations,

analyser et présenter des résultats,

produire du code documenté et reproductible, publier et communiquer.

Savoir être :

Autonomie,

rigueur,

sens de l'initiative,

curiosité scientifique,

esprit d'équipe,

communication claire,

respect de l'éthique et des bonnes pratiques de recherche.

Vacant à partir du 13/03/2026

Chercheuse / Chercheur