Pour tout problème, merci d’envoyer un mail à : ed-spim-besancon@univ-fcomte.fr

OFFRES DE THESES

Pour information, la campagne de recrutement

des contrats doctoraux se tiendra

à partir du mois d’avril 2026.

OFFRE DE THÈSE ANR UBE

  • Titre de la thèse : From multimodal magnetic and ultrasonic measurements to mechanical and physical properties of steels : Modeling, uncertainty quantification, and optimization for non-destructive evaluation
  • Spécialité : Instrumentation , Signal processing
  • Mots-clés : Non-destructive testing, multimodal measurements, magnetic signals, ultrasonic signals, mechanical properties, uncertainty quantification, machine learning, Bayesian modeling, inverse problems
  • Financement : ANR (Project LabCom OPTEND)
  • Localisation : Laboratoire ImVIA (Dijon – 21)
  • Date limite de candidature : 15 juin 2026
  • Contact : Pr Patrick MARQUIE (patrick.marquie@ube.fr)

OFFRE DE THÈSE CIFRE UTBM

  • Titre de la thèse : Modélisation multiphysique et optimisation des stacks d’électrolyseurs AEM
  • Spécialité : Physique appliquée / Sciences pour l’ingénieur
  • Mots-clés : Électrolyseurs AEM, stacks, hydrogène vert, modélisation multiphysique, CFD, éléments finis, réseau nodal, optimisation, prototype
  • Entreprise de la thèse CIFRE : GEN-HY
  • Localisation : FEMTO-ST – département ENERGIE, équipe SHARPAC, Belfort (90)
  • Date limite de candidature : 30 mai 2026
  • Contact : Prof. Abdesslem DJERDIR, UTBM, CNRS, FEMTO-ST (abdesslem.djerdir@utbm.fr)

OFFRE DE THÈSE CIFRE UTBM

  • Titre de la thèse : Diagnostics et modèles prédictifs par IA pour la durabilité des stacks d’électrolyseurs AEM
  • Spécialité : Automatique / Sciences pour l’ingénieur
  • Mots-clés : Électrolyseurs AEM, stacks, hydrogène vert, durabilité, vieillissement, diagnostics avancés, indicateurs de santé, PHM, EIS/DRT, modèles prédictifs, intelligence artificielle, deep learning
  • Entreprise de la thèse CIFRE : GEN-HY
  • Localisation : FEMTO-ST – département ENERGIE, équipe SHARPAC, Belfort (90)
  • Date limite de candidature : 30 mai 2026
  • Contact : Prof. Salah LAGHROUCHE, UTBM/FEMTO-ST (salah.laghrouche@utbm.fr)
Sujet thèse CIFRE UTBM GEN-HY S LAGHROUCHE