Dans le cadre du développement de solutions avancées d'inspection industrielle des pièces composites aéronautiques, nous proposons un stage portant sur la conception de modèles d'intelligence artificielle capables de fusionner des flux d'images issus de capteurs présentant des caractéristiques spectrales, spatiales et temporelles différentes.
L'objectif est de développer une représentation visuelle enrichie facilitant les tâches de détection automatisées de défauts sur pièces composites. Le travail comprendra l'étude et la mise en œuvre d'approches récentes de fusion multimodale, d'alignement spatio-temporel et d'apprentissage profond, avec un accent particulier sur les architectures multi-branches, les mécanismes d'attention et les transformers appliqués à la vision.
Le candidat contribuera à la constitution des jeux de données, à la définition des métriques d'évaluation, au développement des modèles et à l'analyse de l'apport de la fusion sur les performances de détection.
Ce stage offre l'opportunité de travailler sur un sujet à fort contenu scientifique, à l'interface entre recherche académique et application industrielle, avec un accès à des données réelles et à des problématiques de vision parmi les plus actuelles.

Élève ingénieur ou Master 2 spécialisé en IA, Vision par Ordinateur ou Data Science, avec un fort intérêt pour la recherche appliquée et l'innovation.