QUI SOMMES-NOUS ?

Thales propose des systèmes d’information et de communication sécurisés et interopérables pour les forces armées, les forces de sécurité et les opérateurs d’importance vitale. Ces activités, qui regroupent radiocommunications, réseaux, systèmes de protection, systèmes d’information critiques et cybersécurité, répondent aux besoins de marchés où l’utilisation des nouvelles technologies numériques est déterminante. Thales intervient tout au long de la chaîne de valeur, des équipements aux systèmes en passant par le soutien logistique et les services associés.Sur le site de Vélizy le Bois, les équipes développent et installent des systèmes d’information de commandement et de renseignement, systèmes de sécurité nationale et solutions de sécurité pour les villes, les États et les infrastructures critiques, ainsi que des systèmes d’information critiques et de cybersécurité. Le site abrite également les équipes en charge les solutions de supervision et de signalisation ferroviaire pour les grandes lignes et les réseaux de trafic urbain.

QUI ETES-VOUS ?

Vous êtes issu(e) d'une formation BAC+5 (école d'ingénieur, université ou équivalent) et recherchez un stage de fin d'études ?Vous maîtrisez le langage Pyhton ?Vous avez des connaissances en traitement d’images et en Deep Learning ?Vous êtes rigoureux(se), curieux(se) et disposez d’une bonne capacité d’analyse ?Un bon niveau d’anglais technique est nécessaire.Une connaissance de l’environnement Ubuntu et de Python, OpenCV, Keras/TensorFlow serait un plus.

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Au sein du secteur Systèmes d'Information de Défense de Thales SIX GTS France, vousintégrez un département en charge de systèmes d'exploitation d'images aériennes etsatellitaires où des techniques d’apprentissage profond sont mises en oeuvre afin d’aider à ladétection/reconnaissance d’objets d’intérêt.

L'objectif du stage est d’étudier les capacités d’amélioration de bases d’images satellites parles deux techniques que sont les Generative Adversarial Networks (GAN) et la superrésolutionpar deep learning.Les techniques GAN peuvent permettre la création d’images supplémentaires dont onétudiera l’apport pour l’amélioration des taux de détection de systèmes déjà disponibles.Les techniques de super-résolution par deep learning seront évaluées pour leur capacité àaméliorer la qualité d’images existantes.

Les principales étapes du travail seront :-L’étude Bibliographique sur les techniques GAN et super-résolution par deep learning- La sélection d’un algorithme dans chaque catégorie et d’une implémentation publique, lesmettre en oeuvre afin d’enrichir une base d’images déjà disponibles- Les discussions de l’intérêt de ces techniques en évaluant les performances obtenues pardes réseaux de détection réappris sur la base enrichie.

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.