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Description du poste
À la Direction de l’Innovation, nous menons des projets de recherche sur des champs d’expérimentation très larges et multi-sectoriels.
Ces projets innovants, développés en équipes, sont encadrés par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF, Toulouse, Grenoble, Rennes et Sophia Antipolis), et visent à répondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives.
Au sein de notre Lab de Sèvres, vous serez accompagné(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour développer vos compétences sur le projet suivant :
Projet : LLMperception - Détection Avancée des Piétons et de leur Intention en situation d'occlusion pour les systèmes ADAS
L’amélioration de la perception des véhicules autonomes dans des environnements complexes constitue un enjeu majeur en vision par ordinateur. Ce projet a pour objectif de tirer parti des modèles de langage de grande taille (LLM) et des approches d’IA générative pour :
* Détecter les piétons, y compris en situation d’occlusion partielle ou totale (véhicules, mobilier urbain, etc.)
* Prédire leur intention de traverser ou non, en s’appuyant sur des signaux visuels et contextuels intégrés via des LLM.
Le projet explore différentes approches LLM appliquées à la perception (LLM perception), et compare leurs performances avec d’autres méthodes d’IA de vision non génératives utilisées récemment (2024-2025). Vous pourrez exploiter des jeux de données annotés pour l’entraînement, l’inférence et l’évaluation des modèles.
Missions confiées :
* Réaliser un état de l’art : approches LLM et IA générative en vision par ordinateur, notamment : LLM sensoriels (S-LLM), LLM classiques via prompt engineering, LLM fine-tunés sur des données annotées, LLM intégrés à des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Définir une architecture de solution combinant :
* Détection de piétons en situation d’occlusion
* Prédiction de l’intention de traverser ou non
Implémenter et évaluer comparativement :
* Modèles basés sur LLM (prompt, fine-tuning, RAG)
* Modèles classiques non génératifs (CNN, Transformers, LSTM, etc.)
Analyser les performances selon plusieurs critères :
* Précision de détection sous occlusion
* Fiabilité de la prédiction d’intention
* Robustesse aux contextes variés (milieux urbains, luminosité, densité piétonne, météo...)
Qualifications :
Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur, spécialisé(e) en Intelligence Artificielle, à la recherche d’un stage de fin d’études. Vous avez des connaissances en Apprentissage Automatique, Vision par Ordinateur, et maîtrisez le développement de modèles IA et IA génératives, que vous avez appliqués lors de votre formation.
Réactif(ve), rigoureux(se), autonome, doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant.
Informations supplémentaires :
Rejoindre nos ALTEN Labs, c’est faire partie d’une culture de l’innovation, avec la possibilité de monter en compétences sur des sujets concrets en équipe projet, avec à la clé une embauche en CDI en tant que consultant chez ALTEN !
Nos équipes d’experts vous accompagneront pour devenir acteur de votre projet dans un environnement multiculturel et pluridisciplinaire, avec des possibilités d’évolution dans tous les secteurs de l’ingénierie en France et à l’international.
Vous vous reconnaissez dans ce descriptif ? Alors n’attendez plus !
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