STAGE - Exploitation de la cohérence temporelle par IA pour la détection d’objet

Lieu : Elancourt, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

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 4,5 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 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

• 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…)

Votre quotidien

Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.

Vous intégrerez l'entité Systèmes Terrestres Aériens (LAS) et plus particulièrement la Business Line Optronique et Electronique de Missile.

Ce stage s’inscrit dans le cadre du développement des produits et systèmes optroniques aéroportés de Thales LAS.

Il vise à améliorer les performances des algorithmes de détection de cibles/points d’intérêt pour un capteur de veille infrarouge (IR).

Dans les approches classiques, la détection est généralement réalisée image par image, en considérant chaque image indépendamment des suivantes, ce qui limite l’exploitation de l’information temporelle présente dans une séquence vidéo.

Or, dans un flux IR, la dynamique de la scène (mouvement du capteur et des objets, persistance spatio-temporelle) constitue une information précieuse pour renforcer la robustesse de la détection, notamment face au bruit et au clutter.

L’objectif du stage est donc d’exploiter ce contexte multi-images afin de réduire les faux positifs et d’améliorer la stabilité des détections au cours du temps, en mettant à profit les méthodes récentes de détection par deep learning utilisant le contexte temporel.

 

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :

 

• S'approprier la problématique et l'analyse bibliographique
• Implémenter et étudier les différentes approches retenues
• Comparer les performances avec des approches mono-frames
• Rédiger un rapport de stage et un rapport d’étude interne

 

Votre profil :

 

Vous suivez un cursus de niveau BAC+5 en traitement de signal/images, les mathématiques appliqués ou l'IA & Data ?

 

Vous recherchez un stage de 6 mois ?

 

Vous avez des bases théoriques et pratiques en machine learning / deep learning ?

Vous avez une maîtrise du Python, et idéalement une expérience avec PyTorch (ou librairie équivalente) ?

 

Vous avez des connaissances en traitement d’images ?

  

Vous faites preuve d’un très bon niveau scientifique et technique ?

Vous avez des qualités d’analyse, de logique, de rigueur et de synthèse ?

 

Alors ce stage est fait pour vous !

 

MOT DE L'EQUIPE :

 

Le stage s'inscrit dans un service reconnu pour son exigence technique et sa culture scientifique solide.

L’équipe travaille sur des projets d’envergure, et contribue à développer des capacités fiables et souveraines pour la protection des intérêts stratégiques.

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !