Apports de l’intelligence artificielle à la conception de la blockchain : cas de la supply chain alimentaire

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Ce projet de recherche doctoral a pour objectif d’explorer les apports de l’intelligence artificielle à la conception de blockchain dans le contexte de la supply chain_e alimentaire (SCA). Il s’agit plus précisément de concevoir une SCA transparente, sécurisée et décentralisée grâce à la mobilisation de deux technologies, la blockchain_ et l’intelligence artificielle. Pour y parvenir, des réponses doivent être apportées à trois questions :

• Comment l’intelligence artificielle peutelle améliorer la performance de la blockchain, notamment en termes de scalabilité et de sécurité ?
• Quel est l’impact de la conception de la blockchain via les techniques de l’intelligence artificielle sur la rentabilité globale de la SCA?
• Comment l’intelligence artificielle pourraitelle exploiter les données de la blockchain pour aider les acteurs de la SCA à prédire les problèmes liés à la sécurité alimentaire et prendre les décisions adéquates ?

Le futur doctorant sera amené à mobiliser une méthodologie mixte combinant de façon séquentielle deux phases d’investigation, qualitative et quantitative. La première phase qualitative aura pour objet d’identifier les besoins des acteurs de la SCA concernant la traçabilité ainsi que les enjeux inhérents à l’utilisation des deux technologies étudiées. La phase quantitative, quant à elle, consistera en la modélisation des interactions des acteurs de la SCA via l’approche apprentissage par renforcement multi-agent (Multi-agent reinforcement learning_ ou MARL) afin de tester sa performance en la comparant à d’autres méthodes.

Nantes Université est un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche qui propose un modèle d’université de rang mondial inédit en France unissant une université structurée en pôles, trois grandes écoles (Centrale Nantes, l’école Beaux-Arts Nantes Saint-Nazaire et l’école nationale supérieure d’architecture de Nantes), un hôpital universitaire (CHU de Nantes), un institut de recherche technologique (IRT Jules Verne) et un organisme national de recherche (Inserm). La thèse se déroulera au sein du laboratoire d’Economie et de Management de Nantes-Atlantique (LEMNA). Celui-ci le LEMNA regroupe des chercheurs, enseignants-chercheurs et doctorants en économie et en gestion, rattachés principalement à Nantes Université (IAE, IUT de Saint-Nazaire, IUT de Nantes, Polytech), à l’IMT Atlantique et à ONIRIS. Le laboratoire est structuré autour de quatre axes de recherche : (1) Transformations du travail ; (2) Défis environnementaux, mer et énergie ; (3) Numérique et transformation des organisations ; (4) Evolution des entreprises et des marchés financiers. Les travaux du doctorant seront menés au sein de l’axe NTO sous la direction de Hicham Abbad, enseignant-chercheur en sciences de gestion à Nantes Université et sera encadrée par Sonia Mahjoub, enseignante-chercheuse en génie industriel à Oniris Nantes. L’idée est de créer un environnement collaboratif favorisant la complémentarité des champs disciplinaires des encadrants où le doctorant pourra bénéficier de compétences aussi bien en sciences de l’ingénieur qu’en sciences de gestion.

La thèse sera réalisée dans les locaux du LEMNA à l’IAE de Nantes et dans le département Management, Statistiques et Communication (MSC) à Oniris Nantes (Campus de la Géraudière).

Les profils recherchés sont de type master en Génie Industriel, en Intelligence Artificielle ou en Science des données / mathématiques appliquées ou diplôme d’ingénieur avec un intérêt prononcé pour les applications du supply chain management dans le contexte agro-alimentaire.

Compétences requises :

₋ Apprentissage par renforcement, apprentissage automatique, modélisation statistique, optimisation et recherche opérationnelle, génie industriel, programmation (Python)

₋ Goût pour la recherche appliquée dans un cadre pluridisciplinaire (ingénierie, informatique, et sciences de gestion) et collaboratif

• Le candidat doit avoir un bon niveau d’anglais à l’écrit et à l’oral.