Safran Electronics & Defense développe des systèmes de navigation inertielle de pointe pour des applications terrestres, aériennes et maritimes. SAFRAN cherche aujourd'hui à développer un outil d'expertise permettant la classification des erreurs de navigation inertielle.
L'analyse des résultats de navigation inertielle est un processus qui requiert un haut niveau de connaissance afin de déterminer l'erreur senseur à l'origine des erreurs de Navigation. Ainsi ce stage s'inscrit dans l'exploration de nouvelles approches algorithmiques telles que l'apprentissage profond, ouvrant la voie à des solutions plus robustes et généralisables que les approches classiques empiriques.
Ce sujet est à la pointe de l'état de l'art, à la fois dans le domaine des systèmes de navigation inertielle aéronautiques et dans les techniques algorithmiques à base d'intelligence artificielle.
Objectif du stage
Mettre en place un outil d'expertise de classification de l'origine des erreurs de navigation inertielle en explorant les dernières avancées de l'apprentissage profond appliquées à la navigation.

Missions principales
1. S'approprier les algorithmes de navigation inertielle et l'impact des erreurs senseurs sur les performances de localisation.
2. Mettre en place un outil de génération et de mise en forme de données d'entrainement et de test (réelles ou simulées).
3. Mettre en place un environnement d'entrainement d'un modèle d'intelligence artificielle.
4. Développer, tester et comparer différentes architectures et solutions.
5. Documenter les travaux.

Élève ingénieur généraliste ou Master 2 avec spécialisation en IA, data science, traitement du signal, automatique ou mathématiques appliquées.
Compétences techniques :
Solides bases en apprentissage automatique et deep learning (RNN, CNN, PyTorch/TensorFlow).
Maîtrise de Python et des outils de data science.
Intérêt pour le traitement du signal ou la navigation inertielle ou les systèmes embarqués.
Qualités :
Rigueur, autonomie, esprit d'initiative.
Capacité d'analyse, de synthèse et de restitution.
Goût pour l'expérimentation et l'innovation.