Doctorant : Conception et validation d’une chaîne de traitement du signal embarquée sur FPGA pour systèmes DAS (Distributed Acoustic Sensing) en vue d’accélération temps réel et d’efficacité énergétique.

Contexte :

ENSTA, établissement d’enseignement supérieur et de recherche sous tutelle du ministère des Armées, développe des activités de formation, recherche et innovation dans les domaines de la défense et de la sécurité, des transports, de l'énergie, des activités maritimes, du numérique et de la santé.

L’école, présente sur deux campus, à Paris-Saclay et à Brest, est membre de l’Institut Polytechnique de Paris. Classée dans le Top 10 des meilleures écoles d’ingénieurs en France, elle a pour mission

•          la formation d’élèves ingénieurs civils et militaires, de cadres et docteurs pour les secteurs public et privé,

•          la recherche et l’innovation de haut niveau en relation étroite avec l’industrie des grands secteurs de souveraineté au sein de 6 unités de formation et de recherche (UFR).

Sujet : Conception et validation d’une chaîne de traitement du signal embarquée sur FPGA pour systèmes DAS (Distributed Acoustic Sensing) en vue d’accélération temps réel et d’efficacité énergétique.

Le sujet s'inscrit dans le cadre d'un projet partenarial entre l'ENSTA et la société FOSINA, acteur majeur dans les solutions de surveillance et de monitoring basées sur la Détection Distribuée par Fibre Optique. 

La société FOSINA a développé une solution appelée DxS, un système d’interrogation optique qui transforme une fibre optique existante en capteur réparti capable de mesurer en continu à très haute résolution plusieurs grandeurs dont l’acoustique (DAS) sur de longues distances. Le DAS détecte les vibrations et signaux acoustiques le long de l’ensemble d’une fibre, transformant chaque segment de fibre en « microphone virtuel ». La plateforme peut combiner DAS avec la mesure de température (DTS), déformation/contrainte (DSS) et gradient thermique (DTGS). Le système DxS propose une très grande portée (jusqu’à ~200 km), une résolution spatiale fine, et des capacités de traitement embarqué (edge computing) pour pré-traiter et analyser les données en temps réel.

Ces systèmes génèrent un flux de données massif et continu, nécessitant des algorithmes complexes de Traitement du Signal et d’Intelligence Artificielle pour l’analyse en temps réel (détection d’intrusion, surveillance sous-marine, monitoring d’infrastructures, etc.).

L’objectif principal de cette thèse est de concevoir et de valider une chaîne de traitement du signal embarquée sur une plateforme logicielle-matérielle centrée sur un circuit FPGA (Field-Programmable Gate Array), tout en respectant des contraintes opérationnelles (consommation réduite, compacité) et méthodologiques (prototypage rapide et reproductibilité).

Missions principales :

• Modélisation et optimisation algorithmique des traitements DAS et de compression d’impulsion (C/C++, Python), avec évaluation des compromis entre précision, complexité et consommation.

• Conception automatisée par HLS (High-Level Synthesis) : mise en place d’une méthodologie de génération automatique de code matériel (VHDL/Verilog) à partir de modèles haut niveau, avec optimisation pour FPGA.

• Validation matérielle : intégration sur plateforme FPGA, mesures de performance (débit, latence, efficacité énergétique) et comparaison avec les solutions existantes.

Equipe d'accueil :

• La thèse se déroulera au sein du laboratoire Labsticc (UMR CNRS, équipes ARCAD "architectures matérielles et outils de CAO" et SI3 "Sécurité, Intelligence et Intégrité de l’Information").

• L'école doctorale est l'ED SPIN (Sciences pour l'ingénieur et le numérique).

Lieu de travail :

ENSTA campus de Brest, 2 rue François Verny 29200 Brest

Le site est accessible en voiture (parking pour le personnel) mais également par les transports en commun

Poste à temps complet (25 jours de congés annuels, 23 RTT annuels)

Avantages :

• Transports (participation forfaitaire de l’employeur à hauteur de 75 %)

• Forfait mobilité durable (jusqu’à 300€/an)

• Possibilité de télétravail (après accord du manager et dépôt d’une demande)

• Subvention employeur au restaurant administratif et/ou à la cafétéria de l’établissement

• Comité d’action sociale, avec notamment des événements et animations proposés au personnel, salle de sport sur adhésion,

• Mutuelle (participation à hauteur de 50% de l’établissement)

Aménagement du poste de travail et recrutement inclusif :

Tous nos postes sont ouverts aux candidats en situation de handicap.

ENSTA s’engage à un recrutement favorisant l’égalité, la diversité et l’inclusion. Toutes les candidatures sans aucune distinction (âge, handicap, sexe, nationalité, religion, orientation sexuelle…) ont leur place dans notre processus de recrutement.

ENSTA est membre fondateur de l’Institut Polytechnique de Paris (IP Paris). Dans le cadre d’IP Paris, l’école participe aux activités des centres interdisciplinaires notamment du centre interdisciplinaire d'études pour la Défense et la Sécurité (CIEDS, soutenu par le ministère des armées et l’agence de l’innovation de défense (AID)). Elle est à l’origine de la création du Centre interdisciplinaire Mers & Océans, inauguré en janvier 2025. Des chercheurs de l’école travaillent également en collaboration dans le cadre d'études portées par les centres Hi-Paris, lauréat en 2024 IA Cluster, E4C ou E4H notamment.

ENSTA résulte de la fusion le 1er janvier 2025 d’ENSTA Paris et d’ENSTA Bretagne. Son siège est situé à Palaiseau (91), sur le campus de Paris-Saclay et elle a un autre campus à Brest. Elle met en place une nouvelle formation d’ingénieur unifiée sur les deux campus (Paris-Saclay et Brest) à la rentrée académique 2026/2027.

Rejoindre l'école, c'est intégrer un établissement engagé pour la parité et l'égalité professionnelle, la diversité et l'accompagnement de ses agents en situation de handicap, dès le recrutement et tout au long de la carrière. Afin de préserver le bien-être au travail, l'école mène une politique active en matière de conditions de travail, reposant notamment sur un juste équilibre entre vie personnelle et vie professionnelle.    

Pré-requis scientifiques et techniques : 

• Formation : Master recherche ou diplôme d’ingénieur (Bac+5) en électronique, traitement du signal, informatique embarquée, optique ou physique appliquée.

• Compétences techniques :

  • Traitement du signal (filtrage, analyse temps-fréquence).

• Programmation en Python, C/C++ (Matlab apprécié).

• Maîtrise des outils de simulation et conception électronique.

• Connaissances de base en conception et programmation FPGA (VHDL/Verilog ou HLS).

• Qualités personnelles : autonomie, rigueur scientifique, capacité à travailler en interface académique-industrie.