| Numéro |
Thème |
Niveau |
Étudiant |
Tuteur |
Description |
Info |
| 1 |
Thermique, matériaux, climat change |
E5 |
Arthur Fortin |
Elyes Nefzaoui, Armande Hervé (ESYCOM) |
Conversion de chaleur en électricité par dispositifs thermo-photovoltaïques |
Poursuite TR de E4 (sujet attribué) |
| 2 |
Microélectronique, capteurs |
E4 |
Emy Rousseaux |
Gaëlle Lissorgues (ESYCOM) |
Projet Pherosensor : contribution à la conception et caractérisation d’un MEMS résonant suivi de la conception
du circuit électronique de conditionnement pour une application en détection de phéromones. |
Pourvu début septembre (attribué) |
| 3 |
Télécommunications, IoT |
E4 |
** |
Nawel ZANGAR (LIGM) |
Performance Evaluation of NTN, IoT Satellite Networks Based on LoRa:
A Comparative Study of LR-FHSS and Classical LoRa.
|
** |
| 4 |
Base de données, Analyse de données, Chaussées, Climat |
E4/E5 |
** |
Dr. Armelle Chabot et Dr. Mohamed Belmokhtar (LAMES) |
Mise au point d’une base de données pour l’analyse de la résilience des chaussées urbaines au climat. |
Hybride, Nantes, poursuite en stage possible |
| 5 |
Simulateur, drones, IA |
E4 |
** |
Salah KHARDI (UGE, Campus Lyon) |
Développement d’un simulateur de drones marins.
Détection, identification et interception |
** |
| 6 |
Pollution, machine learning, python |
E4 ou E5 |
** |
Alexis POULHES, Laurent PROULHAC (LVMT) |
Mesures et modèles de concentrations de la pollution de l’air dans le métro
de Paris |
Stage E5 possible |
| 7 |
Pollution, microcapteurs, MEMS |
E4 ou E5 |
** |
Emmanuelle ALGRÉ (ESYCOM) |
Microcapteurs pour la détection de particules fines |
Poursuite en stage envisageable |
| 8 |
Informatique, Données, Télécoms, Sécurité (privacy), Localisation |
E4 |
** |
Daphné TUNCER (LVMT) |
Cartographier la mobilité virtuelle : méthode par la donnée (Projet PRIMO) |
Le sujet prolonge un TR effectué l'an dernier |
| 9 |
Ultrasons, matériaux, mesures, médical |
E4/E5 |
** |
Philippe BASSET (ESYCOM) |
Générateurs d’énergie électrique à effet triboélectrique excités par ultra-sons pour l’alimentation de dispositifs médicaux implantés |
** |
| 10 |
Microcapteurs, médical |
E4/E5 |
** |
Olivier FRANÇAIS (ESYCOM) |
Modélisation et Caractérisation de l'Impédance Électrique d'Électrodes Neuronales Miniaturisées |
TR + stage |
| 11 |
Communication par lumière visible |
E4/E5 |
** |
Delaram HAGHIGHI-TALAB (ESYCOM) |
Étude, Modélisation et Implémentation d’un système de Communication par lumière visible (VLC) |
** |
| 12 |
Machine learning, Télécommunications, IoT |
E4 |
** |
Nawel ZANGAR (LIGM) |
Machine Learning-Based Traffic Prediction and Scheduling for IoT Uplink in Satellite Networks Considering Visibility Windows. |
** |
| 13 |
Smartphones, machine learning |
E4 |
** |
Dr. Pavel PASCACIO DE LOS SANTOS (GEOLOC) |
Smartphone Sensors for Floor-Change Detection and Prediction Using Machine Learning |
Nantes – encadrement hybride |
| 14 |
Smartphones, acoustique, positionnement, machine learning |
E5 |
** |
Dr. Pavel PASCACIO DE LOS SANTOS (GEOLOC) |
Talking Devices : Using Sound for Communication and Distance Measurement Between Smartphones. |
Nantes – encadrement hybride - poursuite en stage |
| 15 |
Réseaux de capteurs, efficacité énergétique |
E4 |
Noé QUETIN |
Elyes NEFZAOUI, Armande HERVE, Julien PAGAZANI (ESYCOM) |
Réseaux de capteurs pour l’efficacité énergétique dans le bâtiment |
Pourvu |
| 16 |
Énergie, hydrogène, systèmes électriques |
E4 |
** |
P. POULICHET, E. NEFZAOUI, J. PAGAZANI (ESYCOM) |
Optimisation de la gestion électrique d’un système énergétique décarboné
hybride combinant production électrique renouvelable et hydrogène |
** |
| 17 |
Mesure hyperfréquence,
conception et simulation de dispositifs RF complexes. |
E4 |
** |
Patrick Poulichet, Elodie Richalot (ESYCOM) |
Caractérisation de maladies de peau par spectroscopie diélectrique
radiofréquence : amélioration de la sensibilité et de la robustesse d’une sonde hyperfréquence |
** |
| 18 |
Handicap, IoT, IA embarquée |
E4 |
** |
Ting WANG (LIGM) |
Contrôle Gestuel Intelligent : Une Solution Modulaire pour l’Assistance et la Domotique Connectée |
** |
| 19 |
NLP, IA génératrice, économie |
E4 |
** |
Silvia NAPOLITANO (Erudite) |
Traitement automatiques (NLP, IA générative) de texte d’accords d’entreprises portant sur
l’environnement et la transition écologique |
** |
| 20 |
IA, réseaux de neurones graphiques, GNN |
E4 |
** |
Maximilien DREVETON (LAMA) |
Graph Sparsification for Graph Neural Networks |
** |
| 21 |
IA symbolique, systèmes experts, médiacal, anesthésie |
E4 |
** |
Adrien UGON (LBA) |
Modélisation des critères de déclenchement des règles dans un système expert — Application à
l’aide à la décision en anesthésie |
** |
| 22 |
CNN, Deep learning, Implantation NPU, drones |
E4 ou E5 |
** |
Mourad DRIDI (LIGM) |
Déploiement des réseaux CNN sur des architectures NPU pour un système de drones |
Poursuite en stage possible (obligatoire pour E5) |
| 23 |
IA, features, systèmes électroniques, systèmes embarqués |
E4 ou E5 |
** |
Bogdan MURESAN (EASE) |
Mesure, prévision et réduction des émissions des véhicules électriques : cas des particules d’usure de pneu-chaussée |
Encadrement hybride puis présentiel (stage) à Nantes - deux sujets possibles |
| 24 |
Réseaux de neurones, GPU |
E4 ou E5 |
** |
Yasmina ABDEDDAÏM, Mourad DRIDI (LIGM) |
Exécution de réseaux de neurones sous
contraintes temps réel sur une carte NVIDIA GPU |
Poursuite en stage possible (obligatoire pour E5) |
| 25 |
Clustering, unsupervised learning, latent representation, physiological signals, mobility |
E5 |
** |
Latifa OUKHELLOU, Secil ERCAN (GRETTIA) |
Unsupervised Learning Approach for Emotion
Recognition using Physiological Signals |
TR + stage, thèse possible par la suite |
| 26 |
Apprentissage automatique, IHM, sciences sociales |
E5 |
Lucas Henrique OLIVEIRA PRATA LIMA |
Alexandre Hannud Abdo (LISIS) |
Modélisation statistique de documents ou conception
d’interfaces humain-machine pour la recherche en sciences sociales |
Poursuite du TR effectué en E4 (sujet attribué) |
| 27 |
Apprentissage automatique, IHM, sciences sociales |
E4 ou E5 |
** |
Alexandre Hannud Abdo (LISIS) |
Modélisation statistique de documents ou conception
d’interfaces humain-machine pour la recherche en sciences sociales |
Poursuite en stage possible en E4, obligatoire en E5 |
| 28 |
Calcul distribué |
E4 ou E5 |
** |
Alexandre Hannud Abdo (LISIS) |
Expérimentation d’une architecture de calcul distribué «
Code over Data » au sein d’une infrastructure de recherche |
Poursuite en stage possible en E4, obligatoire en E5 |
| 29 |
Energie, climat, raffraichissement |
E4 ou E5 |
** |
Martin HENDEL(LIED) |
Détermination de l’impact réciproque des plantes sur leur capacité de rafraichissement dans un contexte d’îlot de chaleur urbain |
E5 éventuellement possible avec stage à suivre |
| 30 |
Changement climatique, capteurs, expérimentation |
E4 ou E5 |
** |
Martin HENDEL (LIED), Sophie Parison (IMSE) |
H3Sensing : mesure mobile du stress thermique par sac-à-dos instrumenté |
E5 éventuellement possible avec stage à suivre |
| 31 |
Eau et environnement, IA, modèles spatio temporels |
E4 ou E5 |
** |
Otis COOPER (EE/GERS) |
Groundwater forecasting |
Stage possible en E4, obligatoire en E5 (Nantes). Préférentiellement niveau E5 |
| 32 |
Electronique embarquée, science des données, apprentissage, biomédical |
E4 ou E5 |
** |
Nathalie Gagey-Eilstein, Bérengère Lebental (IMSE) |
Nez Électronique pour le diagnostic biomédical :
De l’électronique embarquée aux modèles d’apprentissage |
E4 possible, mais préférentiellement E5 (stage inclus) |
| 33 |
Cybersécurité, machine learning |
E4 |
** |
Éric RENAULT (LIGM) |
Détection à base d’apprentissage automatique d’appels systèmes frauduleux dans les systèmes de type Unix |
** |
| 34 |
Réalité virtuelle, test de Turing |
E4 |
** |
Jean-Michel Auberlet, Alexandre Sanchez (PICS-L) |
Identification des interactions non verbales dans un jeu multijoueur sérieux en réalité virtuelle |
** |
| 35 |
Deep Learning, vision, médical |
E4 |
** |
Rostom KACHOURI, EL-Mehdi CHAKOUR (LIGM) |
Pipeline Deep Learning pour la détection de la qualité et la
segmentation des lésions dans les images rétiniennes |
** |
| 36 |
Deep Learning, vision, médical |
E4 |
** |
Rostom KACHOURI, EL-Mehdi CHAKOUR (LIGM) |
Pipeline Deep Learning pour la classification des pathologies rétiniennes, la prédiction des stades et l’analyse visuelle explicative |
** |
| 37 |
Traitement du signal, électronique de puissance |
E4 ou E5 |
** |
Ali IBRAHIM (SATIE),Nadia MADAOUI (ESIEE) |
Modélisation et Implémentation de la SSTDR pour la détection des dégradations dans un module de puissance |
E4 ou E5, mais préférentiellement E5. Si E5 : Période préparatoire à ESIEE puis stage à Versailles |
| 38 |
Traitement d'image, extraction de features, multiéchelle |
E4 ou E5 |
** |
Camille Perrot (MSME), Evangéline Capiez-Lernout (MSME) |
Optimisation des propriétés acoustiques et thermiques de matériaux recyclés |
** |
| 39 |
Drones, Coût énergétique, autonomie, ordonnancement |
E4 ou E5 |
** |
Brian OSPINA AGUDELO (SATIE), Mourad DRIDI (LIGM) |
Energy-Aware Scheduling of Mixed-Criticality Tasks for Autonomous Drones with AI Applications |
** |
| 40 |
Algorithmique, informatique, mathématiques appliquées |
E4 |
** |
Olivier BOUILLOT (LIGM) |
Algorithme de Zeng pour le calul de PGCD de polynômes connus inexactement |
Poursuite d'un TR effectué l'an dernier |
| 41 |
Algorithmique, informatique, mathématiques appliquées |
E4 |
** |
Olivier BOUILLOT (LIGM) |
Implémentation de tables de valeurs de multizêtas |
Implémentation et algorithmique au service de la recherche en mathématiques |
| 42 |
Méthodes hybrides, NLP, LLM, cancérologie |
E4 |
** |
Akram REDJDAL (LBA) |
Le juste usage des LLM: Méthodes hybrides explicables et sobres pour le NLP en cancerologie |
** |
| 43 |
Science et société, lingistique, jeu, collecte de données, extraction de features, traitement du language naturel |
E4 |
** |
Rose Moreau Raguenes (LISAA),
Julien Longhi (AGORA),Jérémy Demange (CY-Transfer) |
Métafort.e ! Jeu de linguistique appliquée |
Possibilité d'intégrer DIGIS et de bénéficier d'une bourse |
| 44 |
Ville durable, IA, Mécanique des matériaux, Calcul scientifique |
E4 ou E5 |
** |
Fabrice DETREZ (MSME) |
Collage structural durable optimisé par réseaux de neurones |
Possibilité de poursuite en stage puis en thèse |
| 45 |
Modelisation des batteries, Modèle d’état‐espace linéarisé, Charge rapide des
batteries |
E4 ou E5 |
** |
Ayda HALOUANI, Brian OSPINA AGUDELO (SATIE) |
Étude et application de modèles d’ordre réduit pour l’analyse d’une cellule de batterie sous sollicitation de charge rapide pulsée |
Préférentielleemnt E5, stage gratifié à suivre et poursuite en thèse envisageable |
| 46 |
Modèles de dégradation, batteries, gestion de l'énergie |
E4 |
** |
Brian OSPINA, Rita MBAYED (SATIE) |
Développement d’un modèle électrique d’une batterie tenant compte des différents facteurs de dégradation et de vieillissement |
** |
| 47 |
Cybersécurité |
E5 |
Terence GOMEZ |
Thierry GRANDPIERRE (LIGM) |
Etat de l'art et mise en œuvre de l'implémentation de la gestion des rôles
RBAC (Role Based Access Control) pour le durcissement des postes |
Sujet sollicité par l'élève et attribué directement |
| 48 |
Informatique, Morse frames, topologie |
E4 |
Elise CHABRERIE |
Gilles BERTRAND (LIGM), Laurent NAJMAN (LIGM) |
Parallélisation du calcul des gradients dans le cadre des
séquences de Morse |
Sujet sollicité directement par l'élève et attribué directement |
| 49 |
Informatique, Morse frames, topologie |
E4 |
Kévin FELTRIN |
Gilles BERTRAND (LIGM), Laurent NAJMAN (LIGM) |
Séquences de Morse et segmentation d’images |
Sujet sollicité directement par l'élève et attribué directement |
| N |
Thème |
E4 |
** |
Tuteur1 (labo1), Tuteur2 (labo2) |
Titre du sujet |
** |
| N |
Thème |
E4 |
** |
Tuteur1 (labo1), Tuteur2 (labo2) |
Titre du sujet |
** |