INTERNSHIP DETAILS

Stage - Propagation des incertitudes dans un modèle de simulation pneumatique (F/H)

CompanyMichelin
LocationClermont-Ferrand
Work ModeOn Site
PostedOctober 16, 2026
Internship Information
Core Responsibilities
Review methods for uncertainty quantification and Bayesian optimization, then implement selected methods using scientific computing and internal libraries to analyze how uncertainties propagate through a tire simulation model. Validate the approach with Michelin Motorsport using different types of measurements, and deliver the mathematical problem definition, implementation, validation, and internship report.
Internship Type
full time
Company Size
19
Visa Sponsorship
No
Language
French
Working Hours
40 hours
Apply Now →

You'll be redirected to
the company's application page

About The Company

No description available for this Company.

About the Role
Stage - Propagation des incertitudes dans un modèle de simulation pneumatique (F/H)

- - - - - - - - - - - -

📍 Localisation : Clermont ferrand

🎓 Niveau d'études : Bac +5, Ecole d’ingénieur ou Master universitaire.

📅 Date de début : Fevrier 2027

⏱️  Durée: 6 mois


Contexte :

Dans les décennies à venir, l'industrie automobile connaîtra des changements révolutionnaires, axés sur l'amélioration des performances des voitures, du confort des occupants et de la sécurité grâce à des fonctionnalités connectées avancées et des algorithmes innovants. Dans ce contexte, alors que le monde du pneumatique devient de plus en plus compétitif, Michelin se positionne à la pointe de ces innovations en s'appuyant sur des outils de simulation pour concevoir ses pneus et en accroître les performances.

Parmi les performances modélisées, le comportement du pneumatique occupe une place importante. Il s'agit de représenter les efforts subis par le pneumatique qui influent directement sur le ressenti du pilote et le comportement du véhicule sous différentes sollicitations. La modélisation en temps réel de ces forces et moments permet à Michelin de proposer des solutions pour la mise en œuvre de simulateurs de conduite.


Votre mission :

Michelin a développé un modèle physique du pneumatique simulant la réponse du pneu à différentes sollicitations. La modélisation des incertitudes permet de faire le lien entre le modèle et les mesures afin de mieux comprendre la réaction des sous-systèmes de ce modèle et de modéliser plusieurs sources d’incertitudes liées aux mesures, à la modélisation ou à l’ajustement du modèle.

Au cours de ce stage, l’objectif principal est de quantifier différentes sources d’incertitudes sur les principales sorties du modèle et de proposer un algorithme d’optimisation bayésienne afin de trouver les paramètres du modèle minimisant ces incertitudes. Dans un premier temps, le/la stagiaire réalisera l’état de l’art des méthodes de quantification des incertitudes et d’optimisation bayésienne. Lors de la seconde phase, il/elle implémentera les méthodes choisies en utilisant les librairies de calcul scientifiques et des librairies internes afin d’analyser comment les incertitudes se propagent dans le modèle.

Les solutions retenues seront validées en collaboration avec les équipes de Michelin Motorsport (compétition automobile).


Livrables :

  • Définition mathématique du problème et état de l’art
  • Implémentation d’une méthode de propagation d’incertitudes
  • Validation de la méthode en utilisant plusieurs types de mesures
  • Rédaction du rapport de stage ainsi que les autres livrables pouvant être requis durant le stage

Compétences requises et profil cherché :

Etudiant préparant un diplôme de niveau Bac +5, Ecole d’ingénieur ou Master universitaire.

Spécialité/option souhaitée : Mathématiques appliquées

Pour ce sujet, le candidat ou la candidate devra présenter un goût prononcé pour les mathématiques et leurs applications. En particulier, une bonne familiarité avec les algorithmes d’optimisation et l’analyse de données. Ce sujet lui permettra de se familiariser avec les enjeux de modélisation : comment simuler un modèle pneu, le calibrer et jusqu’à quel point lui faire confiance.

Des compétences en programmation Python ou C++ sont nécessaires pour ce sujet.


Apport pour le candidat :

Au cours de ce stage, l’étudiant.e aura l’occasion de mettre en œuvre ses connaissances en modélisation de problèmes physiques, mathématiques appliquées et informatique, cela en collaborant avec différentes équipes actrices sur ces sujets (numériciens, mécaniciens et représentants clients). Il/elle participera aux enjeux de la conception virtuelle chez Michelin en proposant de nouvelles méthodes afin de réduire l’écart entre le virtuel et le réel. Cette opportunité lui permettra d’approfondir dans un contexte R&D les connaissances acquises durant son cursus.

 

En poste, votre tuteur/tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage afin de développer votre savoir-faire et savoir-être. Votre tuteur/tutrice vous proposera, si besoin, des formations complémentaires en adéquation avec vos missions.


Vous percevrez une gratification de stage mensuelle en fonction de votre niveau d’études.

Vous êtes intéressé(e) par cette opportunité, alors c’est le moment de postuler !

- - - - - - - - - - - -

Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l’expérience employé !

  • Une note de 99/100 à l’index de l’égalité femmes-hommes
  • Entreprise « Handi accueillante », avec un réseau de référents et ambassadeurs Handicap pour vous accompagner
  • 83,5% de taux d’engagement de nos employés
  • 94,6% des stagiaires et alternants nous recommandent, label "Happy Trainees" depuis 9 années consécutives
  • Classé parmi les groupes du CAC 40 les plus engagés selon les Bac+5 à l’index RSE Universum 2023
  • Parmi les 100 entreprises les plus attractives pour les étudiants et actifs BAC+2/3 au classement Universum 2023
  • N°1 des entreprises de plus de 500 stagiaires et alternants qui rémunèrent le mieux au Classement HappyTrainees® Rémunération 2023
  • Dans le Top 10 des meilleurs employeurs en France au classement Glassdoor 2023
  • Dans le top 3 des entreprises du secteur « Automobile / Equipementier » en matière d’attractivité employeur à l’édition 2024 du Palmarès @EPOKA @GROUPE IFOP @Occurrence

Pour en savoir plus sur le Groupe :https://recrutement.michelin.fr

- - - - - - - - - - - -

Key Skills
Applied MathematicsUncertainty QuantificationBayesian OptimizationOptimization AlgorithmsData AnalysisPhysical ModelingSimulationModel CalibrationPythonC++Scientific ComputingStatistical Analysis
Categories
EngineeringScience & ResearchData & AnalyticsManufacturing
Benefits
Monthly Internship StipendMentorshipAdditional Training