L’unité Infrastructure du Laboratoire accompagne les maîtres d’ouvrage et maîtres d’œuvre dans les projets de réhabilitation ou d’aménagement. Elle participe à la définition des projets, à l’organisation du contrôle extérieur et aux études visant à réduire l’empreinte environnementale des travaux. L’unité assure également une veille technique et contribue aux travaux de l’IDRRIM et à la normalisation française. Dans le cadre du suivi de l’état des chaussées, des relevés géoréférencés sont réalisés périodiquement pour évaluer l’évolution du vieillissement des infrastructures. Si nécessaire, des investigations complémentaires et des diagnostics spécifiques sont menés pour définir et prioriser les opérations de maintenance. Des bases de données géographiques partagées et des applications en mobilité facilitent le suivi des opérations et la visualisation des résultats sur le terrain. Dans le cadre de l’industrialisation d’un nouveau mode de surveillance des infrastructures aéronautiques, vous êtes amené à : Identifier les dégradations des chaussées aéronautiques par machine learning ;  Explorer la performance des algorithmes d’identification de classes sur des cas concrets en lien avec les chaussées aéronautiques ;  Prendre en main deux modèles existants de détection des dégradations de chaussées ;  Proposer des méthodes d’intelligence artificielle (Deep Learning) pour améliorer la modélisation actuelle, en utilisant les outils TensorFlow et Python ;  Participer à l’amélioration continue des modèles d’identification des dégradations ;  Mettre en œuvre des méthodes d’IA et analyser les performances obtenues ;  Intégrer votre modèle dans un outil logiciel de gestion de plusieurs modèles d’IA, tout en améliorant l’environnement logiciel existant ;  Optimiser l’interprétabilité des résultats issus des algorithmes, en tenant compte des données provenant de capteurs embarqués (caméras, GPS, codeurs de distance, etc.). Vous bénéficiez d’un accompagnement technique pour la reconnaissance des types de dégradations et pour l’intégration des meilleures pratiques du domaine.