N°1 Français, acteur de la #frenchtech et parmi les leaders mondiaux sur le marché de la digitalisation des processus métier, nous avons l'ambition de devenir la référence Européenne sur notre marché.
Développées sur la base de technologies d'intelligence artificielle et de robotisation, nos solutions de dématérialisation et d'automatisation des processus d'entreprise (traitement des factures fournisseur, contractualisation en ligne, octroi de crédit) sont conçues pour les rendre plus efficaces, plus rapides et plus sécurisés : plus de 650 clients dans 35 pays les utilisent quotidiennement.
L'innovation est dans notre ADN : Plus de 20% de notre chiffre d'affaires est investi chaque année en R&D.
La richesse et le développement d'ITESOFT passent avant tout par ses 200 collaborateurs, réunis autour de nos valeurs communes : Innovation, Fiabilité, Agilité et Ouverture ! L'équipe Innovation composée d'une vingtaine de personnes travaille au développement et à l'intégration de nouvelles technologies aux solutions ITESOFT.
L'objectif du stage proposé sera d'industrialiser une méthode de génération de documents d'identité synthétiques, en vue de permettre l'apprentissage automatique de nouveaux modèles.
- Contexte
Les documents d'identité sont des données personnelles difficiles à obtenir, en particulier en grande quantité. Cependant, le développement de modèles d'apprentissage automatique capables de lire ces documents nécessite un grand volume de données diversifiées afin de pouvoir (1) entraîner les modèles et (2) évaluer leurs performances.
Quand un nouveau format de document d'identité est édité, il nécessite une nouvelle phase d'acquisition d'un grand volume de données.
Le RGPD et la loi sur l'intelligence artificielle (AI act) réglementent respectivement l'utilisation des données et des modèles d'IA.
Ces deux règlements sont très restrictifs concernant l'utilisation de données personnelles, en particulier pour l'apprentissage de modèles d'IA.
- Missions :
Sur la base de travaux d'un étudiant précédent ayant identifié une méthode alternative pour obtenir un grand volume de données, la mission proposée devra permettre de valider la faisabilité de l'approche et d'industrialiser cette méthode de génération de documents d'identité synthétiques.
Objectifs :
- construire un jeu de données composé d'au moins 1 000 exemples par classe parmi 30 classes ;
- entraîner un modèle d'apprentissage sur ce jeu de données et le comparer à l'existant, sur un jeu de test ;
- entraîner une nouvelle architecture (identifiée) pour le modèle sur les deux jeux de données ;
- comparer deux jeux de tests : un jeu réel et un jeu synthétique.
Indicateur de performance : obtenir une précision similaire entre notre modèle actuel et le modèle développé.
- Technologies utilisées :
- connaissances en deep learning (méthodes et frameworks) ;
- connaissances du cycle de vie d'un modèle de machine learning en production ;
- connaissances en traitement d'images ;
- connaissances en Python.
En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.