Ia pour la détection de la charge de travail à partir de données physiologiques

Quel sera votre environnement ?
Le stage se déroulera au sein du projet COTUNA dans l’équipe Algorithmie de l'Institut de Recherche Technologique (IRT) b com. En interaction avec une équipe pluridisciplinaire composée de designers, ergonomes, et chercheurs en IA.

Quelle sera votre mission ?
Le ou la stagiaire participera au développement d’une méthode de Machine Learning pour la détection de la charge de travail à partir de signaux physiologiques (ex. fréquence cardiaque, activité électrodermale, EEG, etc.).
L’objectif du stage est d’explorer comment les modèles pré-entraînés peuvent être adaptés et spécialisés pour interpréter des données physiologiques complexes dans le but d’estimer la charge cognitive de manière robuste et généralisable.
Le stagiaire a pour mission :
• « Fine-tuning » d’un modèle pré-entrainé, évaluation des performances et visualisation des résultats.
• Intégration du modèle dans un logiciel tiers.
• Rédaction d’un rapport de synthèse.

Quel profil ?
Etudiant en dernière année d’école d’ingénieur ou en M2 en sciences des données.
> Les indispensables

• Bonnes connaissances en machine Learning / Deep Learning.
• Bonne maîtrise de Python et des bibliothèques scientifiques (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Pytorch, Tensorflow etc.).
• Connaissance en traitement de signal.

> Les plus

• Expérience dans le traitement des signaux physiologiques ou séries temporelles.
• Connaissance des modèles fondamentaux, architecture multimodale (Transformers).

Quelles modalités ?
Possibilité de télétravail après une période d’intégration
Gratification : € (si niveau M2 ou 5ème année) + tickets restaurants + remboursement frais de transport
Salle de sport et cours coachés

Les prochaines étapes ?
2 entretiens :
# 1 entretien en visio avec l’encadrant
# 1 entretien final sur site avec l’encadrant