Contexte : Les avancées impressionnantes de l'intelligence artificielle générative soulèvent des défis sociétaux et de sécurité, notamment concernant la véracité des contenus. Notre programme de recherche se consacre à l'évaluation et à l'amélioration des outils de détection de contenus synthétiques, principalement dans les domaines de l'image et de l'audio. Il met l'accent sur la robustesse de ces détecteurs, afin de mieux se préparer face aux technologies génératives émergentes. Les travaux se concentrent sur la détection des deepfakes, tant dans le domaine de l'image que de l'audio. Cela inclut l'identification de manipulations sophistiquées des visages et d'autres éléments visuels, ainsi que la reconnaissance des altérations dans les voix et divers aspects sonores. Références Y. Patel, S. Tanwar, P. Bhattacharya, R. Gupta, T. Alsuwian, I. Ewean Davidson, T. F. Mazibuko, 2024, An Improved Dense CNN Architecture for Deepfake Image Detection C. Go, N. I. Park, O.-Y. Jeon, et C. Chun, 2023, A Pre-Training Framework Based on Multi-Order Acoustic Simulation for Replay Voice Spoofing Detection Notre apport - En tant que membre d'une équipe projet composée d'ingénieurs Astek et sous la supervision d'un chercheur-docteur, vous aurez l'opportunité d'approfondir vos compétences en ingénierie à chaque étape du cycle de vie de l'innovation. - Vous contribuerez à une partie des travaux de recherche et disposerez d'une vision globale de l'ensemble des travaux réalisés. - Vous appliquerez la méthodologie Astek pour le développement de l'innovation. - Vous enrichirez votre esprit de synthèse ainsi que votre expertise technologique. De plus, vous perfectionnerez vos compétences en matière de communication, tant à l'oral qu'à l'écrit.
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