Mon laboratoire, le LMOPS, a développé ces dernières années une expertise reconnue internationalement dans le domaine de la spectrométrie Raman. Depuis quelques années, un certain nombre d'études ont tenté de coupler la spectrométrie Raman avec l'analyse dite chimiométrique. Il s'avère que les analyses chimiométriques classiques sont apparentées aux techniques dites de Machine Learning, ou apprentissage automatique (et plus généralement à la science des données).

Nous proposons donc un sujet de thèse dont l'objectif est de coupler l'expertise du LMOPS en matière de spectrométrie Raman, avec l'expertise de spécialistes du Machine Learning, dans le but de faire progresser les techniques d'analyses conventionnelles de la chimiométrie. L'expertise du LMOPS sera mise à profit afin d'obtenir un échantillon de nombreux spectres Raman de qualité. Ces échantillons serviront à la mise au point de nouvelles méthodes d'analyse statistiques dans le but, par exemple, d'identifier les spectres Raman et la concentration des composants de base de l'échantillon mesuré.

La direction de la thèse sera assurée par Nicolas Fressengeas, Professeur de l'Université de Lorraine au Laboratoire Matériaux Optiques, Photonique & Systèmes, et Matthieu Geist, Enseignant-Chercheur HDR de CentraleSupélec, à l'UMI 2958 Georgia Tech-CNRS.

Le candidat retenu travaillera dans un laboratoire de physique dont la thématique est dans le domaine de l'optique et des matériaux pour l'optique. Le domaine de la thèse proposée est la physique. Le candidat devra donc être capable de comprendre en détail les processus physique relatifs à son domaine de recherche, c'est-à-dire la spectrométrie Raman.

Toutefois, la plus grosse partie du travail doctoral requis tournera autour de l'analyse des données spectroscopiques. Le candidat devra donc également atteindre la maîtrise des outils statistiques, que cela soit d'un point de vue pratique que plus théorique.

La maîtrise complète de ces deux domaines au début de la thèse n'étant pas chose aisée, il sera attendu du candidat d'en maîtriser un au niveau Master (Master dans le domaine de la physique ou des mathématiques) et de s'engager à se former dans l'autre afin de mener à bien le travail doctoral.

Le sujet détaillé est publié sur le site de l'école doctorale EMMA.