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Modélisation dans Elmer/Ice de l’écoulement anisotrope de la glace boostée par le machine learning H/F — CNRS

Saint-Martin-d'Hères · Toutes les offres de cet employeur

Jusqu'au 26/11 · encore 11 joursCatégorie Adès 3 041 € brut/mois
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Modélisation dans Elmer/Ice de l’écoulement anisotrope de la glace boostée par le machine learning H/F — CNRS, à Saint-Martin-d'Hères (Isère). Emploi ouvert uniquement aux contractuels · CDD d'1 an, Fonction publique de l'État. Catégorie A. Candidatures jusqu'au 26/11/2026.

Détails

TypeEmploi ouvert uniquement aux contractuels · CDD d'1 an
EmployeurCNRS
Enseignement supérieur et recherche
Fonction publiqueFonction publique de l'État
PosteModélisation dans Elmer/Ice de l’écoulement anisotrope de la glace boostée par le machine learning H/F
CatégorieA
Métier(s)Chercheuse / Chercheur
Famille de métiersRecherche
Lieu de travailSaint-Martin-d'Hères (Isère)
38400 ST MARTIN D HERES (France)
StatutContractuels
Ouvert aux contractuelsEmploi ouvert uniquement aux contractuels
TélétravailNon renseigné
RémunérationÀ partir de 3 041 € brut par mois
Dans l'offre : « À partir de 3041€ brut mensuel selon l'expérience et la grille de rémunération en vigueur. »
Publiée le04/11/2026
Date limite de candidature26/11/2026 — encore 11 jours
RéférenceUMR5001-SANASK0-011
SourceChoisir le service public

Les missions

Missions :

L’écoulement de la glace dans les calottes polaires et les glaciers de montagne est en grande partie due à sa déformation plastique, qui peut être extrêmement lente. La rhéologie des glaces polaires présente une forte anisotropie viscoplastique, liée à sa microstructure (orientation privilégiée des cristaux) qui évolue avec la déformation plastique. Un tel comportement fortement anisotrope devrait avoir une influence marquée sur la dynamique de l'écoulement des calottes glaciaires, et notamment leur réponse aux transitions climatiques, mais il n'a jamais été entièrement pris en compte dans les modèles.

La relation entre la rhéologie et la microstructure est très bien captée par les méthodes d'homogénéisation en champ moyen, qui tiennent compte des mécanismes de déformation de la glace à l'échelle fine (micromètre) pour estimer le comportement effectif à l’échelle du décimètre, en fonction de la microstructure du matériau. Ces méthodes, bien que très puissantes, restent cependant bien trop couteuses en temps de calcul pour pouvoir être introduites en tant que loi de comportement dans un code Eléments Finis d’écoulement de calottes polaire (échelle : 1000km).

Nous proposons donc d’entrainer un réseau de neurones sur un modèle d’homogénéisation non-linéaire, afin de reproduire la rhéologie anisotrope non linéaire et évolutive de la glace, puis d’introduire ce réseau de neurones dans un modèle d'écoulement à grande échelle. Nos premiers travaux dans ce domaine ont montré la précision et l’extraordinaire efficacité numérique de l’IA entrainé sur le modèle d’homogénéisation. Nous pourrons donc étudier ainsi l'impact de l'anisotropie de la glace sur la dynamique de l'écoulement à grande échelle et sur l'évolution des calottes glaciaires en relation avec le réchauffement climatique (ex. appliqué au Groenland).

Il s’agit donc d’un projet numérique à fort caractère pluridisciplinaire avec des retombées potentielles sur un sujet sociétal d’actualité. Les intervenants dans ce projet maitrisent les différentes facettes nécessaires à la bonne conduite du travail : comportement mécanique et microstructures des glaces polaires (Maurine Montagnat, IGE, Olivier Castelnau, PIMM), méthodes d’homogénéisation (Olivier Castelnau, PIMM, Pedro Ponte Castañeda, Univ. Pennsylvania), calculs numériques d’écoulements géophysiques anisotropes (Olivier Gagliardini, IGE, Anne Mangeney, IPGP, Fabien Gillet-Chaulet, IGE), mécanique numérique, réduction de modèles et machine learning (Paco Chinesta, Mikhael Tannous, PIMM, Chady Ghnatios, Univ.

North Florida).

Activités :

Concrètement, le travail de post-doctorat consistera en :

1. Décrire les différentes microstructures des glaces naturelles au moyen d’un petit nombre de paramètres, ex. à l’aide d’harmoniques sphériques généralisées ou/et réduction de modèle,

2. Elaborer une base de données synthétiques de réponse mécanique de la glace et d’évolution de sa microstru

Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Profil recherché

Competences :

Le/la candidat(e), qui doit avoir obtenu une thèse, doit avoir montré de solides compétences en calculs numériques, machine learning, Data-driven et mécanique des matériaux ou des structures. Des connaissances concernant les méthodes d’homogénéisation, les microstructures des matériaux polycristallins, la géophysique, seront également appréciée. Il/elle devra avoir des aptitudes à la rédaction d’articles scientifiques, et être motivée par le travail en équipe sur un sujet à l’interface entre plusieurs disciplines.

Contraintes et risques :

Niveau d'études demandé

Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents

Spécialisation

Formations générales

Conditions particulières 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.

L'employeur se présente

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.

C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), 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, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.

Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

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Source : Choisir le service public, offre UMR5001-SANASK0-011 publiée le 04/11/2026. Données structurées par Emploi Mairie à partir de l'offre ; l'information officielle est celle de l'offre publiée par l'employeur.

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