AMIAD - French Agency for AI in Defence

Publiée il y a 8 jours · Bruz

Ingénieur IA - Estimation de distance d'une cible par apprentissage profond F/H

  • Bruz
  • Alternance

Description du poste

Présentation de l'agence

Service à compétence nationale et directement rattachée au Ministre des armées, l'Agence Ministérielle pour l’Intelligence Artificielle de Défense (AMIAD) est responsable de la mise en œuvre de la politique ministérielle en matière d'IA. Nous travaillons en collaboration avec toutes les entités du Ministère et sur de nombreux domaines d'activité (systèmes d’armes, opérations, renseignement, commandement, soutien et administration)

D'ici 2027, nous nous appuierons sur plus de 300 collaborateurs, principalement au sein du pôle technique situé à Bruz, près de Rennes, mais également au sein du campus de l’Ecole Polytechnique pour les activités de recherche académique.

Vous souhaitez donner du sens à votre activité ? Vous avez à cœur de contribuer à la montée en puissance de l’activité IA ministérielle et à la souveraineté de la France dans le domaine de l’IA pour soutenir les forces armées ? Vous recherchez un environnement de travail stimulant et innovant ? Alors postulez et rejoignez l’AMIAD, l’Agence Ministérielle pour l’IA de Défense.

Vos missions

Au sein de l'équipe capteurs, notre stagiaire participera au développement et à l’évaluation de modèles d’apprentissage profond pour l’estimation de l’échelle d’une scène et de la distance des objets. Un enjeu central sera le transfert des performances obtenues sur données synthétiques vers des conditions réelles.

Missions principales

1.

Analyse et diagnostic

: Étudier l’état de l’art des méthodes d’estimation de profondeur, d’échelle et de distance à partir d’images, notamment pour l’observation en extérieur et à longue portée.

2.

Recherche et développement

  • Entraîner et évaluer des modèles d’estimation de profondeur et de distance à partir des données synthétiques disponibles.
  • Étudier et mettre en œuvre des méthodes d’adaptation de domaine pour le transfert synthétique-réel.
  • Fine-tuner les modèles sur des données réelles disposant de mesures de distance de

Annonce publiée sur LinkedIn et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.

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