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Sicara

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Stage R&D : Meta-Learning interprétable

  • Stage (4 à 6 mois)
  • Début :  April 4, 2020
  • Paris
  • Bac +5 / Master
  • < 6 mois

La tribu

Sicara

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  • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
  • De 15 à 50 salariés

Le poste

Stage R&D : Meta-Learning interprétable

  • Stage (4 à 6 mois)
  • Paris

À propos

Sicara accompagne ses clients à prendre le tournant de l’intelligence artificielle en développant des applications sur-mesure de reconnaissance d’images.

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Descriptif du poste

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).
Voici quelques cas concrets rencontrés sur des projets Sicara :
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, 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 un an, 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.
Par ailleurs, le sujet de l’interprétabilité des algorithmes de deep learning est absolument central pour Sicara. Pouvoir expliquer le raisonnement de l’algorithme qui a mené à sa décision :
aide le data scientist à comprendre les erreurs de son modèle, et donc à l’améliorer ;
donne au client un plus haut niveau de compréhension sur l’algorithme dont il est propriétaire, et la manière dont il valorise ses données ;
améliore la confiance de l’utilisateur final en l’algorithme, dans la mesure où il comprend ses décisions.
Si plusieurs méthodes d’interprétabilité ont fait leurs preuves sur des réseaux de neurones classiques, à ce jour aucune application d’une méthode d’interprétabilité à un algorithme de meta-learning n’est disponible dans l’état de l’art.

Ton stage portera sur l’interprétabilité des algorithmes de meta-learning
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.
Les 3 semaines suivantes seront consacrées à une recherche bibliographique sur la découverte de l’état de l’art de l’interprétabilité et du meta-learning.
Durant le reste du stage, tu auras pour objectif de développer une méthode d’interprétabilité fonctionnant sur un algorithme de meta-learning. Tu exploreras d’abord les possibilités d’adaptation des méthodes d’interprétabilité classiques à la structure du meta-learning. Le cas échéant, tu pourras également développer de nouvelles méthodes spécialisées pour cette structure. Tu auras la responsabilité de proposer de nouveaux algorithmes, et de concevoir et implémenter les expériences qui valideront ou disqualifieront tes propositions.
Le stage sera encadré par le responsable R&D de Sicara, qui fournira le jeu de données et les ressources informatiques nécessaires au lancement d’entraînements. Tu seras accompagné au quotidien par un doctorant CIFRE dont les recherches portent sur le sujet.

Le stage durera de 5 à 6 mois et se déroulera dans les locaux de Sicara, au métro Rome (Paris 17e)

Profil recherché

  • Diplômé des meilleures écoles d’ingénieurs, tu es convaincu que la data va changer le monde.
  • Tu 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

Découvrez l'équipe de Sicara

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  • Stage (4 à 6 mois)
  • Début :  April 4, 2020
  • Paris
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  • < 6 mois
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