Doctorante / Doctorant CIFRE Fiabilité des jumeaux numériques dans le ferroviaire

Publiée le 13/10/2026

Description de l'employeur

Le Groupe SNCF a pour vocation de simplifier les déplacements, fluidifier le transport des personnes et des marchandises, et développer la mobilité de demain.
Au sein du Groupe SNCF, la Direction Technologies, Innovation et Projets Groupe (DTIPG) est une direction de la SA SNCF chargée de l'innovation technologique appliquée aux projets stratégiques du groupe. Elle contribue notamment à concevoir un système ferroviaire plus fiable, numérique et décarboné, avec des travaux sur l'IA, les nouvelles propulsions et la localisation des trains.

Dans ce cadre, le pôle RECHERCHE - DIRECTION SCIENTIFIQUE propose un projet de thèse CIFRE sur la fiabilité des jumeaux numériques dans le ferroviaire, en partenariat avec le Laboratoire en Génie Industriel (LGI) de CentraleSupélec au sein de la chaire Risques et Résilience des Systèmes Complexes (RRSC).

Description du poste

La doctorante ou le doctorant CIFRE aura pour mission de développer une méthode d'évaluation et de communication de la fiabilité des jumeaux numériques (JN) appliqués aux systèmes ferroviaires. Les principales activités seront :

• Comprendre et formaliser les usages des jumeaux numériques dans le ferroviaire :

  • Analyse des cas d'usage SNCF et partenaires (conception numérique, supervision du patrimoine, planification de la maintenance, régénération du réseau).

  • Cartographie des composants d'un JN (données, modèles sous-jacents, processus, interfaces).

• Réaliser un état de l'art approfondi :

  • Revue bibliographique sur les concepts de jumeaux numériques, la qualité des données et des modèles, la confiance et la fiabilité perçue par les utilisateurs.

  • Analyse des normes et référentiels (notamment ISO/IEC 30173:2023 et ISO 23247:2021) et des modèles de maturité (Digital Twin Business Maturity Model).

• Cartographier et classifier les cas d'usage SNCF :

  • Identification des étapes de conception d'un JN et de ses niveaux de maturité.

  • Recueil des usages métiers (par qui, pour quoi) et des limites identifiées.

  • Analyse de la fiabilité perçue : critères utilisés, justifications, attentes des utilisateurs.

  • Méthodes : entretiens, analyse documentaire, enquêtes auprès des équipes SNCF et des partenaires.

• Étudier en profondeur un ou plusieurs cas d'étude :

  • Définition du processus complet de conception et d'utilisation d'un JN sur un cas choisi (par exemple un système de signalisation ou un sous-système d'infrastructure).

  • Identification des étapes où interviennent les contraintes de fiabilité (collecte des données, modélisation, prédiction, décision).

  • Modélisation du processus de conception et d'usage du JN.

  • Méthodes : entretiens, analyse de données, modélisation de processus.

• Proposer une méthode de notation de la fiabilité des jumeaux numériques :

  • Analyse des enjeux : pour qui, pourquoi et à quoi sert la notation (support à la décision, communication, gouvernance).

  • Définition des dimensions d'évaluation de la fiabilité, éventuellement différenciées selon les types de JN (descriptif, diagnostique, prédictif, prescriptif, autonome).

  • Choix et formalisation d'une méthodologie de notation (par exemple analyse multicritère, indicateurs composites inspirés de modèles type « nutri-score » adaptés aux JN).

  • Expérimentation et test de la méthode sur un ou plusieurs cas d'étude ferroviaire.

  • Conception participative avec des experts métiers et techniques SNCF.

• Inscrire les travaux dans un écosystème européen :

  • Veille et participation aux travaux autour des jumeaux numériques ferroviaires dans le projet Motional du programme Europes'Rail, et le cas échéant Motional 2.

  • Valorisation des résultats de la thèse auprès des partenaires européens (présentations, publications, contributions aux groupes de travail).

• Production scientifique et valorisation :

  • Rédaction d'articles scientifiques, rapports internes SNCF, supports de vulgarisation pour les métiers.

  • Participation à des conférences et séminaires (académiques et industriels).

Profil recherché

• Diplômé(e) de Master 2 ou école d'ingénieur
  dans un des domaines suivants (ou apparentés) :

  • Génie industriel

  • Modélisation et simulation de systèmes complexes

  • Ingénierie des systèmes

  • Mathématiques appliquées / data science avec forte appétence pour les systèmes industriels

  • Ou formation équivalente avec solide bagage en modélisation et analyse de systèmes.

Un intérêt marqué pour le système ferroviaire, ses enjeux techniques et humains, est attendu.

Compétences techniques

• Solide maîtrise de la modélisation et de la simulation de systèmes complexes (approches systèmes, modèles de processus, éventuellement outils de modélisation type UML, SysML ou équivalents).

• Connaissances en ingénierie des systèmes et/ou génie industriel.

• Capacité à mener un état de l'art scientifique : recherche bibliographique, analyse critique d'articles, synthèse.

• Aisance avec les méthodes d'analyse multicritère et d'évaluation (indicateurs, agrégation, notation).

• Compétences en analyse de données et compréhension des enjeux de qualité des données (détection d'anomalies, données aberrantes, capteurs IoT...).

• Excellentes capacités de rédaction en français et en anglais (articles, rapports, documents méthodologiques).

Compétences comportementales

• Capacité d'écoute et de dialogue avec des interlocuteurs variés (experts techniques, chercheurs, opérationnels métiers).

• Rigueur scientifique, sens de l'analyse et de la synthèse.

• Très bon relationnel et aptitude à travailler en interface entre monde académique et industriel.

• Autonomie, curiosité, goût pour l'innovation et la transformation numérique.

• Capacité à vulgariser des concepts complexes pour les rendre accessibles aux décideurs et aux utilisateurs métiers.

Ce que le contrat CIFRE vous apportera

• Une expérience de recherche appliquée au coeur des enjeux de transformation numérique du ferroviaire : vous travaillerez sur un sujet stratégique pour SNCF et ses partenaires, à l'interface entre innovation digitale, systèmes complexes et performance du réseau.

• Une double immersion académique et industrielle :

  • Au LGI de CentraleSupélec, au sein de la chaire RRSC, dans un environnement scientifique de haut niveau.

  • Au sein de SNCF Holding - Direction Technologies, Innovation & Projets Groupe, en lien direct avec des experts du jumeau numérique, de la donnée et des systèmes ferroviaires.

• Un sujet fortement valorisable :

  • Production d'une méthode de référence pour évaluer la fiabilité des jumeaux numériques ferroviaires.

  • Contributions possibles à des projets européens (Motional, Europes'Rail) et à des groupes de normalisation ou de standardisation.

• Des perspectives professionnelles solides :

  • Expertise rare et recherchée sur les jumeaux numériques, la fiabilité et la confiance dans les systèmes digitaux.

  • Profil attractif pour le secteur ferroviaire, la mobilité, l'industrie et la tech (ingénierie systèmes, data, R&D, innovation).

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Rétribution et avantages

La politique de rétribution SNCF a pour ambition de valoriser les compétences, le professionnalisme et l'engagement de ses équipes. Notre rémunération comporte un salaire fixe et des éléments additionnels individuels ou collectifs, dépendant de la performance et des résultats de l'entreprise. Des indemnités et des gratifications peuvent venir s'y ajouter selon le métier exercé. Nous offrons également des avantages spécifiques tels l'aide au logement, la protection sociale, les facilités de voyages, l'épargne salariale, le comité d'entreprise...

Tous nos métiers sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Salaire

selon barème CIFRE

Dispositions légales

Nous vous informons qu’en application des articles L. 114-2 et R. 114-7 et suivants du Code de la sécurité intérieure, le processus de recrutement pour ce métier de sécurité intègre une enquête administrative réalisée par le Ministre de l’Intérieur destinée à vérifier que le comportement des personnes intéressées n’est pas incompatible avec l’exercice des fonctions.

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