La thèse a pour objectif de concevoir un modèle de détection de conflits s’appuyant sur des données réelles de trafic aérien et intégrant des résolutions de conflits observées chez les contrôleurs. Les questions scientifiques abordées sont les suivantes : • Comment extraire et valider des exemples représentatifs de conflits résolus à partir de données massives de trajectoires ? • Comment modéliser la prise de décision humaine dans la résolution de conflits aériens ? • Quels algorithmes d’apprentissage supervisé ou hybride sont les plus adaptés pour détecter des conflits avec précision et fiabilité ? • Comment gérer la dimension temporelle et l’incertitude associée aux trajectoires prédites ? Les tâches à réaliser pourront comprendre une étude bibliographique, la conception et le développement de code pour l'étude de situations de trafic aérien, la conception et le développement de nouvelles approches basées sur l'apprentissage artificiel pour extraire des situations de conflits résolus à partir de données massives de trajectoires, la conception et l'entraînement (à partir des données collectées) d'un modèle de détection de conflits, l'évaluation et la validation des modèles, en termes de performance technique et d'acceptabilité opérationnelle, la rédaction et la publication d'articles scientifiques dans des conférences ou journaux internationaux, et la rédaction du manuscrit de thèse. * Titulaire Bac+5 * Compétences en : * algorithmique * intelligence artificielle * optimisation.  * Bonnes compétences et goût pour la programmation informatique (Python, éventuellement Ocaml). * Expérience en recherche (stage de recherche, etc).