Stage Innovation : Ingénieur Intelligence Artificielle / Computer Vision

About this role

A la Direction de l’Innovation , nous menons des projets de recherche sur des champs d’expérimentation très larges et multi-sectoriels. Ces projets innovants, développés en équipes, sont encadrés par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF, Toulouse, Grenoble, Rennes et Sophia Antipolis), et tentent de répondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives. Au sein de notre Lab de Sèvres , vous serez accompagné(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour vous permettre de développer vos compétences sur les activités d'un des projets suivants (plusieurs stages à pourvoir).

Projet : IA pour l’analyse des débats Ce projet s’inscrit dans la continuité d’un projet de plateforme d’analyse de débats politiques basée sur l'IA : détection de locuteur, thématique, émotions, synthèse d'information... Afin de favoriser l’accessibilité des contenus éducatifs, médiatiques et publics aux personnes sourdes, l'objectif est d’ajouter une fonctionnalité d’accessibilité en traduisant les débats en Langue des Signes Française (LSF) à l’aide d’un avatar 3D.

L'objectif est de développer un prototype d’IA capable de : Transcrire des contenus audio/vidéo en texte, et les traduire en LSF. Le résultat de cette partie sera transféré à une autre équipe au sein du Lab qui s'occupe d'animer un avatar 3D signant en temps réel, avec expression faciale et fluidité gestuelle. Le challenge pour cette partie est la traduction fluide vers la LSF à partir de texte/audio, et également l'intégration dans notre plateforme IA pour l'analyse des débats.

Projet : Reconnaissance d’affordances sur objets industriels L’interaction robotique avec des objets repose sur la capacité à identifier les zones fonctionnelles : où saisir, pousser, tourner, où éviter de toucher. Ce stage a pour objectif de développer un système intelligent capable d’identifier les Affordances d’un objet à partir d’une image, afin de déterminer comment le manipuler. A ce titre vous serez amené à : Développer un modèle de Machine Learning capable de segmenter les zones d’affordance sur des images d’objets industriels Évaluer la robustesse du modèle sur un jeu de données réel Proposer une solution pour prendre en compte le contexte afin de privilégier un type de manipulation plutôt qu’un autre Projet : Détection des déchets environnementaux par drones La gestion efficace des déchets environnementaux est devenue un enjeu majeur pour la préservation de notre planète.