STAGE - Prédiction des performances d'un algo de deep learning en computer vision - F/HLieu : Elancourt, France
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Notre savoir-faire technologique
Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
Un environnement inclusif et bienveillant
Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
Les systèmes optroniques intègrent de plus en plus des modèles d’intelligence artificielle (IA) pour automatiser la boucle de perception : acquisition, analyse et compréhension.Autrefois conçus pour répondre aux besoins perceptifs humains, ces équipements doivent désormais être repensés en lien avec les observateurs IA.
Cela pose la question de l’adaptation des critères de prédiction de performance, initialement établis pour les observateurs humains, à ceux des observateurs IA.
Au cours de ce stage, vous :
Vous approprierez les méthodes de prédiction des portées de détection, reconnaissance et identification, telles que les critères de Johnson ou l’approche TOD (Triangle Orientation Detection), appliquées aux observateurs humains et IA.
Étudierez une solution à cette problématique.
Concevrez, testerez et ferez évoluer un protocole expérimental rigoureux
Ce travail, essentiellement expérimental, vous immergera dans un domaine innovant où beaucoup reste à explorer.
Vous utiliserez Python et des bibliothèques telles que PyTorch et Numpy pour la programmation IA et le traitement d’images.
Vous préparez un diplôme Bac+4 en école d’ingénieur ou université.
Vous possédez :
De bonnes connaissances en apprentissage machine et en mise en œuvre concrète.
Une connaissance de base des paramètres dimensionnants des systèmes optroniques (atout).
Rigueur, organisation et curiosité scientifique.
Un goût pour les sujets de études amont dans un contexte technologique pluridisciplinaire.