La société Altametris, filiale de SNCF Réseau, est spécialisée dans l’acquisition et le traitement de données pour les clients industriels. La collecte des données est assurée par des moyens agiles (drones, hélicoptères, etc.) embarquant à bord des capteurs (photo, LiDAR, etc.). Dans le cadre de notre volonté d’améliorer nos capacités d’analyse en temps réel, nous souhaitons développer des solutions d’intelligence artificielle optimisées pour la segmentation fine d’objets dans les nuages de points 3D.

Actuellement, Altametris utilise des modèles de segmentation 3D qui classifient les nuages de points en trois grandes classes majoritairement présentes dans le nuage. Cependant, pour répondre aux besoins croissants de nos clients, nous souhaitons affiner cette segmentation pour détecter et classifier des objets spécifiques (équipements ferroviaires, infrastructures, etc.).

Altametris se développe et offre des opportunités. Nous recherchons un.e stagiaire qui travaillera au sein du service Direction technique.

Sous la responsabilité de votre tuteur, vous prendrez en charge les missions suivantes :

• Effectuer un état de l’art des architectures de Deep Learning pour la détection d’objets 3D dans des nuages de points

• Implémenter un modèle de détection d’objets 3D adapté à des objets spécifiques dans l’environnement ferroviaire

• Optimiser l’architecture pour des performances maximales tout en tenant compte des contraintes de traitement (temps de calcul, mémoire)

• Constituer et annoter une base de données d’entraînement avec des objets cibles (exemple : armoires électriques, Antennes GSM…)

• Entraîner et évaluer le modèle sur différents jeux de données et scénarios d’acquisition

• Etudier les performances du modèle (métriques de précision, recall, IoU par classe)

• Proposer des stratégies de post-traitement pour améliorer la robustesse des détections

• Documenter les méthodologies développées et les résultats obtenus

Ces tâches ne sont pas limitatives, les besoins de la société et votre curiosité peuvent amener des missions complémentaires.

Compétences à développer pendant le stage

• Architecture avancée de réseaux de neurones pour la segmentation 3D

• Techniques d’augmentation de données spécifiques aux nuages de points

• Optimisation de modèles pour le déploiement en production

• Évaluation comparative de différentes approches d’apprentissage profond

• Méthodologies d’annotation et de préparation de données 3D

• Intégration avec la chaîne de traitement existante

Ce stage offre une opportunité de travailler sur des problématiques de pointe dans le domaine de la vision 3D, avec des applications concrètes dans un environnement industriel. Le/la stagiaire pourra développer une expertise recherchée à l’intersection de l’intelligence artificielle et du traitement de données géospatiales 3D, tout en contribuant à l’amélioration des capacités d’analyse d’Altametris.

Vous êtes actuellement en dernière année de Master ou école d’ingénieurs, spécialisé en intelligence artificielle.

Compétences techniques requises :

• Connaissances solides en Deep Learning et Machine Learning, particulièrement en vision par ordinateur

• Expérience avec des frameworks comme PyTorch et TensorFlow

• Maîtrise du langage de programmation Python

• Compréhension des architectures de réseaux de neurones (un plus pour les nuages de points)

• Connaissance des métriques d’évaluation pour la détection d’objets

Qualités personnelles :

• Vous êtes sérieux(se), rigoureux(se) et organisé(e)

• Capacité à travailler en autonomie

• Esprit d’analyse et de synthèse

• Curiosité et veille technologique active

• Capacité à documenter et communiquer clairement les résultats

• Maîtrise de l’anglais technique

Un premier entretien téléphonique avec le service RH puis un entretien avec le tuteur