Les stages 2026
MIDOC, Mobilité Intelligente et Durable en Occitanie
Stages financés en 2026
En 2026, plusieurs stages de recherche seront réalisés par des étudiants dans le cadre du Défi Clé MIDOC.
Une partie de ces stages est encadrée par un binôme alliant chercheurs en laboratoire et professionnels (entreprises ou collectivités), l’autre partie est encadrée par des chercheurs d’un ou plusieurs laboratoires impliqués dans MIDOC.
Ces stages s’inscrivent dans les thématiques de recherche de la fédération et participent à l’amélioration des systèmes de mobilité, avec un objectif commun : proposer des solutions innovantes et durables pour les infrastructures et l’expérience utilisateur.
Découvrez les en détails ci-dessous.
Les sujets des stages MIDOC 2026
⚬ IA pour une conduite plus inclusive
⚬ Optimisation des réseaux de transport via agents et simulation
⚬ Amélioration de la modélisation urbaine en 3D
⚬ Générateur intelligent de trajets multimodaux (MaaS)
⚬ Données de trafic pour implanter les bornes de recharge VE
⚬ Diffusion optimisée de cartographie HD pour véhicules connectés
Présentation des stages MIDOC 2026
Stage 20 – IMPACT : Modèles et algorithmes basés sur l’IA pour la détection et la prévention des perturbations chez les conducteurs TSA pour une mobilité intelligente et inclusive
🔍 Thématique 4 – Le véhicule du futur
👤 Stagiaire : Offre en cours
👨🏫 Encadrement : Nawal Guermouche (LAAS CNRS) en collaboration avec le CERPPS
🗓️ Période : 2026
Ce stage consiste à développer des modèles et algorithmes basés sur l’intelligence artificielle pour aider les conducteurs avec des troubles du spectre autistique (TSA) à faire face aux perturbations de conduite, en rendant les véhicules plus inclusifs et adaptés.
En utilisant des capteurs IoT et des réseaux de neurones avancés, le stagiaire analysera les réactions des conducteurs TSA face aux événements routiers et développera un système capable d’anticiper et de minimiser les impacts cognitifs et émotionnels.
Les missions comprennent une revue de la littérature, l’analyse de données existantes et la mise en œuvre d’un modèle prédictif pour détecter et visualiser en temps réel les perturbations chez les conducteurs, contribuant à une mobilité intelligente et inclusive.
Offre en cours
Stage 21 – OptiMOSAIC : Introduction de procédures d’optimisation dans un simulateur à base d’agents pour améliorer l’efficacité des réseaux de transport
🔍 Thématique 3 – Le système de transport multimodal
👤 Stagiaire : Offre en cours
👨🏫 Encadrement : Sylvain Durand (LIRMM), Adrien Lammoglia (LAGAM)
🗓️ Période : 2026
Dans ce stage, l’objectif est d’intégrer des procédures d’optimisation dans un simulateur basé sur des agents pour améliorer l’efficacité des réseaux de transport multimodal. Le travail consiste à développer un outil d’aide à la décision capable de simuler et d’optimiser les pratiques de mobilité en fonction de critères de performance.
Le stagiaire analysera des techniques de géo-simulation et d’optimisation mathématique pour ajuster localement les décisions prises par les agents, visant une amélioration globale du réseau.
Les missions incluent l’implémentation de procédures d’optimisation, l’évaluation de leur impact via des simulations, et, si concluant, une simulation sur un territoire virtuel réaliste, en collaboration avec des partenaires locaux.
Offre en cours
Stage 22 – Complétion de données OpenStreetMap pour la génération d’environnement 3D urbains réalistes
🔍 Thématique 2 – La ville qui pardonne
👤 Stagiaire : Offre prochainement
👨🏫 Encadrement : Cédric Sanza (IRIT), Tiavina Nivolala (CLLE)
🗓️ Période : 2026
Contexte / Missions
Ce stage s’inscrit dans le développement de la plateforme 3DCT, un outil de visualisation et de simulation d’environnements urbains en 3D basé sur les données d’OpenStreetMap.
L’’objectif du stage est de concevoir des algorithmes permettant d’estimer automatiquement des paramètres manquants dans les données cartographiques, tels que la hauteur des bâtiments, la largeur des voies ou encore la signalisation et le mobilier urbain. En s’appuyant sur des méthodes existantes et en explorant de nouveaux critères, le travail a pour but d’affiner la modélisation des espaces urbains et d’améliorer la simulation du trafic.
Ce stage offre l’opportunité de contribuer à un projet de recherche appliquée en urbanisme et en simulation, avec des enjeux liés à l’aménagement du territoire et à la mobilité.
Offre prochainement
Stage 23 – Générateur de trajets multimodaux dans un cadre MaaS
🔍 Thématique 1 – MaaS
👤 Stagiaire : Offre en cours
👨🏫 Encadrement : Gauthier Picard (ONERA), Elsy Kaddoum (IRIT)
🗓️ Période : 2026
Contexte / Missions
L’objectif de ce stage est de concevoir un générateur de trajets multimodaux pour le concept de Mobility-as-a-Service, permettant une coordination fluide et décentralisée entre les usagers et les services de transport.
À l’aide de la plateforme GAMA et de données ouvertes, le stagiaire développera des modèles de génération d’itinéraires, testera leur efficacité et évaluera les résultats.
Les missions incluent la formalisation du problème, le développement de méthodes, et la conduite de tests sous GAMA.
Offre prochainement
Stage 24 – TRAFFIC-EV : Modélisation du trafic à l’aide de données de voitures flottantes pour l’optimisation des stations de recharge de véhicules électriques
🔍 Thématique 3 – Le système de transport multimodal
👤 Stagiaire : Offre en cours
👨🏫 Encadrement : Guillaume Dufour (Onera), Elsy Kaddoum (Irit), DeepVolt
🗓️ Période : 2026
Contexte / Missions
L’implantation des stations de recharge pour véhicules électriques repose sur une compréhension fine des flux de circulation. L’exploitation des données issues des véhicules flottants permet d’identifier les zones les plus stratégiques pour développer ces infrastructures. L’’étude des flux de trafic contribue à estimer la répartition optimale des stations de recharge dans le temps et l’espace.
En collaboration avec DeepVolt, les résultats seront intégrés dans un outil de géomarketing et un modèle prédictif pour anticiper la consommation des points de charge et optimiser leur déploiement sur le territoire.
Offre prochainement
Stage 25 – Mécanisme de dissémination de tuiles HD MAP enrichies sur la plateforme autOCampus
🔍 Thématique 5 – Infrastructure de communication et de calcul
👤 Stagiaire : Offre en cours
👨🏫 Encadrement : Rahim Kacimi (IRIT), Kawantech
🗓️ Période : 2026
Contexte / Missions
Ce stage se concentre sur l’optimisation des tuiles de cartographie haute définition (HD MAP) pour la mobilité connectée et coopérative. Le stagiaire participera au développement de mécanismes pour une dissémination efficace des données cartographiques à partir des lampadaires vers les véhicules via une infrastructure V2X, en mettant l’accent sur la gestion des mises à jour et la continuité de service.
L’objectif principal est d’assurer une transmission fluide des tuiles HD MAP, en minimisant les interruptions et en optimisant la latence grâce au Multi-access Edge Computing (MEC). Cela implique une analyse des systèmes de navigation et la mise en œuvre de solutions techniques pour améliorer le processus de dissémination.
La finalité est de renforcer la fiabilité des systèmes de navigation des véhicules, en fournissant des informations cartographiques actualisées, pour la sécurité et l’efficacité des trajets.
Offre prochainement