Deux sujets de thèse sont proposés au LMI (allocations établissement), équipe AN-IA : une en traitement d'images, en collaboration avec l'Institut Pasteur (Paris), la seconde sur la modélisation du trafic routier
Titre/Title : Un Couplage traitement d’Images-MOdélisation Biomécanique pour la modélisation et la simulation numérique de la mobilité cellulaire
Encadrement/Advisors : C. Gout (PR, HDR), G. Nardi pour INSA Rouen - LMI, et C. Olivo-Marin (PR, HDR) pour l'Institut Pasteur (Paris).
Deadline pour candidater / Deadline to apply: 25 avril 2026
Résumé :
Le projet CIMOB concerne la modélisation mathématique pour la formation et le développement des tissus et des organes, incluant les changements de forme qui se produisent à la fois dans le temps et dans l’espace.
Le remodelage tissulaire peut être observé in vivo grâce à la microscopie confocale ou biphotonique en « time lapse », ce qui permet d’observer la variabilité géométrique à différents stades du développement. Décrypter l’interaction sous jacente entre forces mécaniques et signaux cellulaires est alors essentiel pour développer des techniques d’ingénierie tissulaire et de médecine régénérative afin de prévenir l’apparition de malformations d’organes ou la formation de tissu tumoral. La modélisation mathématique joue un rôle central pour déterminer de manière rigoureuse les mécanismes qui pilotent les processus morphogénétiques, fournir des estimations des forces actives, et mettre en évidence les phases, instabilités et transitions associées. La conception de modèles biomécaniques impliqués dans l’évolution des tissus repose sur deux étapes principales. La définition d’algorithmes de segmentation robustes pour reconstruire les structures imagées fournit une visualisation 3D des évolutions observées et permet la quantification de motifs géométriques spatio temporels. Deuxièmement, la modélisation mathématique est nécessaire pour établir le modèle en milieu continu qui gouverne l’évolution de la forme observée et étudier le lien entre paramètres mécaniques et des configurations géométriques via la simulation numérique.
Ce projet de thèse traite principalement du deuxième point en proposant une nouvelle approche pour estimer les lois biomécaniques gouvernant l’évolution morphologique à partir d’acquisitions d’images à différents stades.
Mots clés :
Traitement d’images, appariement de formes, biomédecine, déformations optimales, éléments finis.
Remarque : Mission enseignement possible à partir de la 2ème année de thèse.
Pour candidater/To apply : contacter/contact Christian GOUT (avant le/before 25 avril 2026).
CV + entretien/interview (au fil de l'eau/date will be given by CG)
Titre/Title : Modélisation du Trafic Routier sur Jonctions
Encadrement/Advisors : N. Forcadel (PR, HDR), pour INSA Rouen - LMI, et R. Monneau (PR, HDR) pour le CEREMADE, Université Paris Dauphine
Deadline pour candidater / Deadline to apply: 25 avril 2026
Résumé : Le trafic routier est un phénomène complexe où des décisions individuelles (comme le choix d’une direction à une intersection) ont un impact direct sur le collectif. Ce projet de thèse porte sur l’étude mathématique d’une jonction où une route se sépare en plusieurs sorties. Si l’on sait déjà bien modéliser un flux constant, la situation devient beaucoup plus instable dès que l’on veut prendre en compte le fait que chaque conducteur a sa propre destination.
Pour capturer cette diversité, nous utilisons un modèle dit de « dossard » : chaque voiture est numérotée, ce qui nous permet de suivre mathématiquement ses préférences. L’enjeu scientifique est de taille : des travaux récents ont montré que si les préférences des conducteurs changent de manière trop brutale, les équations mathématiques classiques « s’affolent » et ne donnent plus de résultats fiables. L’objectif de cette thèse est de démontrer qu’en supposant une certaine continuité dans les choix des usagers, il est possible de stabiliser le modèle et de garantir des solutions mathématiques cohérentes.
Concrètement, nous allons développer de nouveaux outils théoriques (issus des équations de Hamilton-Jacobi) pour décrire comment le flux se sépare à la jonction en fonction de l’identité des conducteurs qui s’y trouvent. Ce travail se terminera par la création d’un programme informatique permettant de simuler ces situations. À terme, ces recherches aideront à mieux comprendre la formation des bouchons aux bifurcations et à fournir des bases solides pour les futurs logiciels de gestion du trafic urbain.
Mots clés : Trafic routier, Lois de conservation, Solutions de viscosité, Équations de Hamilton-Jacobi, Jonctions.
Pour candidater/To apply : contacter/contact Nicolas FORCADEL (avant le/before 25 avril 2026).
CV + entretien/interview (au fil de l'eau/date will be given by NF)
A PhD thesis topic is proposed at the LMI (institution funding), AN-AI team in image processing, in collaboration with the Institut Pasteur (Paris).
Title: An Image processing-Biomechanical MOdeling Coupling for the modeling and numerical simulation of cellular motility
Advisors: C. Gout (PR, HDR), G. Nardi for INSA Rouen - LMI, and C. Olivo-Marin (PR, HDR) for the Institut Pasteur (Paris).
Deadline pour candidater / Deadline to apply: 25 april 2026
Abstract
The CIMOB project focuses on mathematical modeling for the formation and development of tissues and organs, including the shape changes that occur in both time and space.
Tissue remodeling can be observed in vivo using "time-lapse" confocal or two-photon microscopy, allowing the observation of geometric variability at different stages of development. Deciphering the underlying interaction between mechanical forces and cellular signals is therefore essential for developing tissue engineering and regenerative medicine techniques to prevent organ malformations or tumor tissue formation.
Mathematical modeling plays a central role in rigorously determining the mechanisms driving morphogenetic processes, providing estimates of active forces, and highlighting the associated phases, instabilities, and transitions. The design of biomechanical models involved in tissue evolution relies on two main steps. First, the definition of robust segmentation algorithms to reconstruct the imaged structures provides a 3D visualization of the observed evolutions and enables the quantification of spatiotemporal geometric patterns. Second, mathematical modeling is required to establish the continuum mechanics model governing the evolution of the observed shape and to study the link between mechanical parameters and geometric configurations via numerical simulation.
This PhD thesis project mainly addresses the second point by proposing a new approach to estimate the biomechanical laws governing morphological evolution from image acquisitions at different stages.
Keywords: Image processing, shape matching, biomedicine, optimal deformations, finite elements
Remark: teaching possible from 2nd year.
Pour candidater/To apply : contacter/contact Christian GOUT (avant le/before 25 avril 2026).
CV + entretien/interview (au fil de l'eau/date will be given by CG)