Sicara développe des solutions sur-mesure dans le domaine de la Computer Vision. Un challenge récurrent chez beaucoup de nos clients consiste à construire un modèle capable d’identifier un objet à partir de un ou quelques exemple(s). Quelques cas concrets qu’on a rencontrés sur des projets :

• reconnaître le plat dans une assiette d’une cantine dont le menu change tous les jours
• identifier un outil de bricolage à partir d’une photo en s’entraînant sur un catalogue ne contenant qu’une seule image de chaque outil

Dans ce contexte (qu’on appelle few-shot learning dans la littérature), les modèles de deep learning classiques peinent à donner des résultats satisfaisants. A l’inverse, les algorithmes de meta-learning (qui “apprennent à apprendre”) donnent des résultats très prometteurs. Depuis deux ans, Sicara s’intéresse particulièrement à ces algorithmes de meta-learning et à leurs applications aux tâches de classification d’image et de détection d’objets et a pour objectif d’en développer une maîtrise suffisante pour pouvoir les utiliser sur une part croissante de ses projets. Dans cette optique, un doctorant CIFRE travaille désormais avec Sicara sur ces sujets.

Ton stage fera le lien entre notre recherche académique et les projets de nos clients

Tu débuteras par une phase d’immersion de 2 semaines dans une équipe projet afin de t’approprier l’environnement technique Sicara et d’acquérir la compréhension du problème à résoudre et des données.
Tu auras ensuite du temps dédié pour découvrir l’état de l’art du meta-learning et t’aligner sur les résultats des recherches académiques déjà réalisées à Sicara.

Puis, durant le reste du stage, tu auras pour objectif de faire le lien entre ces recherches et nos projets concrets. Nous avons déjà éprouvé plusieurs méthodes sur des datasets académiques comme Omniglot ou ImageNet. Ton rôle sera d’appliquer ces méthodes sur des datasets réels, afin d’évaluer à quel point ces évolutions techniques peuvent apporter de la valeur à nos clients. Tu devras donc implémenter, puis expérimenter et enfin analyser et comprendre les différences entre les datasets académiques et les problèmes concrets de nos clients.

Tu seras encadré par Antoine,notre Head of Science, et Etienne, un doctorant CIFRE qui travaille avec nous sur le sujet.

• Tu es diplômé·e des meilleures écoles d’ingénieurs et as reçu une formation en Machine Learning de niveau master
• Tu sais coder en python et tu as déjà manipulé les librairies standards du Machine Learning (Pandas, PyTorch ou Tensorflow …)
• Tu as envie de faire de la recherche pour résoudre des problèmes concrets