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 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. ​

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 serez intégré au Centre de compétences Electronique de Missiles qui conçoit, développe et valide des équipements pour les générations de missiles en cours de développement et futures au sein de la BL Optronique et Missiles Electroniques (OME).

Dans ce cadre, vous serez rattaché au responsable de l'activité Data & IA qui est en charge du développement des solutions d'IA et de leur validation au sein du Secteur Electronique de Missiles et en charge du déploiement des algorithmes de Deep Learning sur des cartes matérielles embarquées à bord de nos systèmes.

Au sein de l'équipe Data & IA, vous jouerez un rôle clé dans l'industrialisation, le déploiement, la maintenance et la supervision de modèles d'IA de détection et de reconnaissance au sein de systèmes embarqués soumis à de fortes contraintes en ressources (calcul, énergie, mémoire) et en accès aux données. Vous prenez en compte dès la conception les approches de frugalité des données et d'optimisation du cycle de vie des modèles.

Dans ce contexte vos principales missions seront d’sssurer la sécurité et la fiabilité des modèles d’intelligence artificielle nécessite de savoir détecter et gérer les cas où l’IA rencontre des données « hors distribution » (Out-of-Distribution, OOD), c’est-à-dire des exemples significativement différents de ceux sur lesquels le modèle a été entraîné. Le rejet de ces données OOD constitue un enjeu majeur pour éviter des prédictions erronées et garantir la confiance dans les systèmes d’IA. 

Le stage comportera les étapes suivantes : 

• Recherche bibliographique / état de l’art : Évaluation des principales méthodes existantes pour la détection et le rejet des données OOD dans les modèles de classification (statistiques de sortie, réseaux bayésiens, score de Mahalanobis, ensemble de modèles, etc.). 
• Sélection de 3 techniques à expérimenter : Sur la base de l’état de l’art, choix et justification de 3 méthodes pertinentes. 
• Implémentation sur des jeux de données variés : Développement et adaptation des méthodes choisies sur des bases de données standards de la communauté (images, textes, etc.) ou internes à Thales. 
• Analyse des résultats comparatifs : Évaluation de la capacité de chaque méthode à rejeter efficacement les données OOD et à limiter les faux positifs. 
• Synthèse et perspectives : Rédaction d’un rapport présentant les méthodes, les résultats de comparaison et des recommandations pour une intégration industrielle.

Votre profil :

Vous êtes actuellement étudiant en école d’ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Data Science/Intelligence Artificielle. Vous recherchez un stage de fin d’études de 6 mois ?  

Vous avez de solides bases en statistiques, apprentissage automatique et programmation Python ?

Idéalement vous possédez une première expérience en Deep Learning ou traitement de données ?

Vous avez des compétences sur les frameworks IA (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, etc.).et un intérêt pour les problématiques de robustesse et sécurité des systèmes IA. ?

Vous avez un bon niveau d’anglais ?

On dit de vous que vous êtes quelqu’un avec des capacités d’analyse et de synthèse, d’autonome et qui possède une curiosité scientifique ?

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 !