Objet du poste
L’apprentissage profond (deep learning) est une révolution qui permet de développer des algorithmes très puissants et ouvre la porte à de nouvelles fonctionnalités dans des domaines très divers, en particulier en vision par ordinateur, et pour l’industrie. Acteur majeur de la transformation écologique, Veolia gère des infrastructures complexes pour le traitement et le transport des eaux et participe au recyclage et à la valorisation de nombreux déchets. Ces activités foisonnent de défis de recherche sur lesquels se penche le Département des Expertises Scientifiques et Technologiques du siège du Groupe Veolia.
Certaines des activités du Groupe Veolia sont fondées sur l’utilisation experte d’images produites par différents types d’imageurs dans différents contextes. Par exemple, afin d’assurer une gestion optimale et sécurisée des ouvrages de transport des eaux usées, une inspection télévisée, au moyen d’un chariot équipé d’une caméra et inséré dans une canalisation, peut être utilisée. Le processus est majoritairement manuel et basé sur l’expertise de l’opérateur qui visualise les images en direct, détecte, identifie les défauts observables (fissures, ruptures, défauts de jointure entre tronçons…) et fournit un rapport d’inspection. De même, dans le contexte de la collecte et du tri de déchets solides, le contrôle qualité de flux de déchets complexes est réalisé à l’aide d’images au sein desquels les experts identifient les objets intrus.
L’amélioration de ces processus de contrôle qualité et d’identification d’anomalies sur images et vidéo est donc un enjeu. Différentes techniques de deep learning, de statistiques et de traitement d’images ont été mises en œuvre pour répondre à ce besoin. Néanmoins, ces techniques nécessitent des volumes d’images annotées importants et le déséquilibre des classes d’objets ou de défauts à identifier représente un réel défi pour leur utilisation opérationnelle.
L'objet du projet de thèse est donc d’explorer différentes approches (synthèses d’images, annotation hiérarchique, self-supervised learning, GANS, etc.) permettant de générer des images représentatives annotées à l’aide d’informations transférées d’autres contextes ou d’informations faibles.
Missions
révision bibliographique
exploration des données existantes
acquisition de nouvelles données si nécessaire
choix des méthodes et algorithmes à mettre en œuvre
conception, programmation, développement, test unitaires, paramétrage
validation des approches sélectionnées
spécification pour une implémentation industrielle du système
valorisation des résultats obtenus (communication interne et externe).
Cadre du poste
Vous interviendrez au sein de la direction scientifique et technique du groupe Veolia et participez au développement de l’activité d'intelligence artificielle et de computer vision de l’équipe Solutions Numériques. L’équipe est constituée d’une quarantaine de personnes et s’articule autour de diverses expertises techniques et scientifiques dont la modélisation, la vision assistée par ordinateur, l’analyse de données, l’apprentissage statistique et le machine learning, l’optimisation mathématique, le contrôle commande ou la robotique. En liens étroits avec les experts des procédés de traitement des eaux et des déchets, et des équipes de développement de solutions logiciels, vous participerez donc au développement d’outils d’aide à la décision basée sur le computer vision.
Le projet sera réalisé en partenariat avec un laboratoire de recherche de pointe en computer vision dans le cadre d’une collaboration CIFRE.
Informations supplémentairesNos valeurs : Responsabilité, Respect, Solidarité, Innovation, Sens du client
Environnement stimulant
team buildings, créativité, innovation
croisement des expertises et des disciplines
des sujets de travail renouvelés pour découvrir et grandir
une vision large des enjeux et des activités de Veolia pour ressourcer le monde
un accompagnement pour se développer professionnellement
les opportunités d’un groupe mondial
En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s’engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination.
Formation
De niveau d’étude Master, vous avez le goût pour la recherche et l’innovation. Votre parcours vous a permis d’aiguiser votre appétit pour le computer vision et le machine learning. Les applications industrielles et leurs défis opérationnels vous attirent. Grâce à vos stages ou projets étudiants, vous avez eu l’opportunité de mettre en œuvre des approches de traitement d’images et de deep learning appliquées aux images.
Vous maîtrisez les principes de développement informatique et les librairies de traitement d’image et de machine learning. Le langage python n’a pas de secrets pour vous. La sobriété numérique est également l’un de vos thèmes de prédilection.
Vos compétences
techniques d’analyse visuelle et de traitement d’images
bonne maîtrise de modèles convolutifs Deep Learning
bonne maîtrise de Python et TensorFlow
bonne maîtrise de l'anglais
sens physique
bonne communication écrite et orale
Vos qualités, votre savoir-être
intérêt pour l'innovation
bonnes capacités d'analyse
capacité d’intégration au sein d’équipes projets pluridisciplinaires
autonomie, curiosité, rigueur scientifique, créativité
capacité à travailler en équipe et à communiquer vos résultats
Innover pour ressourcer le monde et préserver les ressources naturelles ont du sens pour vous et votre carrière professionnelle.
Vous avez la volonté de développer une réflexion personnelle sur une thématique de recherche et vous êtes attiré par le partage de vos raisonnements scientifiques pour alimenter cette thématique.
Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.
Voir toutes les offres