Stagiaire - Analyse et développement d’architectures de réseaux robustes (H/F)

À propos de IRT Saint Exupéry

L’Institut de Recherche Technologique (IRT) Saint Exupéry est un accélérateur de science, de recherche technologique et de transfert vers les industries de l’aéronautique et du spatial pour le développement de solutions innovantes sûres, robustes, certifiables et durables.

Nous proposons sur nos sites de Toulouse, Bordeaux, Sophia Antipolis et Montréal un environnement collaboratif intégré composé d’ingénieurs, chercheurs, experts et doctorants issus des milieux industriels et académiques pour des projets de recherche et des prestations de R&T adossés à des plateformes technologiques autour de 4 axes : les technologies de fabrication avancées, les technologies plus vertes, les méthodes & outils pour le développement des systèmes complexes et les technologies intelligentes.

Nos technologies développées répondent aux besoins de l'industrie, en intégrant les résultats de la recherche académique.

 3 raisons de nous rejoindre

• Prendre part à des projets de recherche innovants, au service de la recherche technologique française et au profit de l'industrie implantée sur le territoire national et européen.

• Vivre sa passion pour la technologie, se donner la liberté d’innover et développant son esprit pionnier et d’équipe !

• Evoluer dans un environnement collaboratif intégré et multiculturel, en travaillant aux côtés des collaborateurs issus de la recherche académique ou de l’industrie: chercheurs, doctorants, ingénieurs, techniciens, etc.

•  Ce que nous vous proposons :

• Une mutuelle avantageuse

• Un accord d’intéressement (à partir du 1er juillet)

• Un CSE dynamique et vivant proposant des activités

• Rejoindre un institut engagé (Gender Equality Plan)

• La prise en charge d’une partie de vos déplacements verts (transports en commun et vélo)

• Un accord télétravail vous donnant la possibilité de télétravailler jusqu’à 2 jours par semaine

• Une conciergerie proposant de nombreux services à prix réduits (site de Toulouse uniquement)

Visitez en 360° nos plateformes technologiques sur Toulouse : https://storage.net-fs.com/hosting/6834310/4/

L’intelligence artificielle, et en particulier le Deep Learning, ont montrés ces dernières années des performances inégalées dans de nombreux domaines. Cependant la nature aléatoire de leur entraînement induit des difficultés pour leur application à des systèmes critiques qui comportent de forts enjeux en termes de sécurité matérielle et humaine.

Pour pallier ces limitations, le projet DEEL (DEpendable and Explainable Learning www.deel.ai), dans le cadre du Cluster IA ANITI aniti.univtoulouse.fr/#chaires) s’intéresse à des solutions de classifieurs reposant sur des réseaux de neurones 1-Lipschitz. Ces réseaux disposent de bonnes propriétés de robustesse et d’explicabilité [1]. Ces dernières années de nombreux travaux ont proposé des architectures pour construire de tels réseaux [2],[3],[4],[5]. Au sein du projet DEEL, le/la stagiaire sera chargé(e) d’explorer et d’évaluer les architectures 1-Lipschitz. Les étapes du stage pourront comprendre :

• Une étude de l’état de l’art des solutions existantes permettant de garantir la constante de Lipschitz des couches d’un réseau de neurone

• Une caractérisation des propriétés de ces différentes couches et des architectures associées

• Une centralisation des implémentations de ces différentes solutions, ainsi

  que leur intégration au sein d’une API commune permettant leur comparaison

• Comparaison des architectures sur l’estimation de la distance de Wassertein, et l’apprentissage de W-GAN [6]

• Extensions possibles selon le profil du candidat : la fourniture d’un zoo de réseaux pré-entrainés des différentes architectures, l’écriture d’un papier scientifique de type Survey et/ou de Guidelines industrielles.

En dernière année d'école d'ingénieur ou de master (Bac+5) en Mathématiques appliquées ou Informatique scientifique vous disposez de compétences en programmation en Python, et mise en œuvre des librairies de machine learning et de deep learning (PyTorch).

Vous disposez également d'un bon niveau en anglais (lire, écrire et s’exprimer).