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.
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 montré 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 à ces limitations, le projet DEEL (DEpendable and Explainable Learning www.deel.ai a développé plusieurs librairies open source :
Explicabilité pour comprendre les logiques internes des réseaux de neurones: https://github.com/deel-ai/xplique
Fairness pour estimer les données critiques des datasets: https://github.com/deel-ai/influenciae
Estimation de l’incertitude des prédictions du modèle : https://github.com/deel-ai/puncc
Robustesse garantie pour les réseaux de neurones: https://github.com/deel-ai/deel-lip
Détection des données hors distribution pour contrainte le domaine d’emploi des réseaux de neurones ou détecter une anomalie: https://github.com/deel-ai/oodeel
Afin de mieux faire connaitre la librairie d’explicabilité Xplique, un démonstrateur a été réalisé afin de démontrer les capacités en temps réel de cette librairie. Sur une tablette tactile embarquant un GPU, l’utilisateur peut sélectionner un objet par un simple pointage de l’objet et une explication est ensuite présentée à l’utilisateur pour l’aider à comprendre la prédiction d’un algorithme de classification. Ce démonstrateur embarque 4 types d’algorithmes : algorithme de détection d’objet, tracking d’objets, classification d’objet et algorithme d’explicabilité
L’objectif du stage est d’étendre ce démonstrateur à l’ensemble des 5 librairies open source de DEEL afin d’obtenir un démonstrateur unifié.
Dans le cadre du stage, la.le stagiaire sera chargé.e des activités suivantes:
Prise en main des librairies open source de DEEL à l’aide des tutoriels de mise en œuvre disponibles dans la documentation des librairies.
Définition du fonctionnement du démonstrateur et de l’interface graphique
Développement en python du démonstrateur sur tablette tactile : intégration des librairies, modèles de réseaux de neurones et développement de l’interface graphique
Dans le cadre d'un stage de fin d’études de niveau Bac+5 (Ingénieur, Master) en cursus Informatique scientifique, vous saurez programmer en Python.
Une connaissance des librairies de deep learning (PyTorch, Tensorflow) et d’opencv sont un plus. Vous êtes capable de lire, écrire et vous exprimer en anglais.