DRF : Sujet de thèse SL-DRF-21-0424

Cette thèse se place dans le cadre d’une collaboration entre le LLB (CEA/CNRS) et l’INRAE, sur l’étude de l’influence de la structure des aliments sur leur cinétique de digestion, en partenariat avec le synchrotron Soleil (lignes DISCO et SWING) le CEA-SHFJ (IR4M, imagerie IRM) et l’université de Bangor, UK (CS Dpt). De nombreuses données ont été collectées grâce à des expériences in vitro et in vivo. Le suivi in vitro a couplé échelles grandes (rhéologie), intermédiaires (microscopies) et nanométriques (SANS-SAXS) sur différents aliments, dont les gels de protéines végétales. L’imagerie médicale in vivo (IRM du tube digestif) a permis de suivre à l’échelle macroscopique la position d’aliments (pois) dans l’estomac et le haut de l’intestin. Nous souhaitons valoriser ces données par un modèle numérique fondé sur une approche multi-agents de réaction-diffusion. Un tel schéma permettra (i) de combiner des effets à différentes échelles, (ii) de rendre compte de l'hétérogénéité, spatiale et temporelle, intrinsèque à la digestion et (iii) d’intégrer différents types d’incertitude (liée aux données, au modèle, à l’algorithmique numérique, aux paramètres inconnus). L’approche qui sera étudiée utilisera différentes techniques d’IA et d’apprentissage interactif pour relier le cadre « in silico » aux données. L’idée est alors de pouvoir évaluer numériquement, en rapport avec les données expérimentales, différentes hypothèses sur les mécanismes de digestion humaine.

Bonnes compétences en informatique et programmation (python, matlab), apprentissage, IA, optimisation, deep learning, modèles à base d’agents (bibliothèques keras, tensorflow, pytorch ou similaire). Des connaissances en physique des rayonnements, en mo