Vous souhaitez rejoindre l'entreprise préférée des stagiaires et alternants pour une expérience inédite ? Nous vous proposons la mission suivante : Evaluer la pertinence des approches IA sur les images issues des systèmes Michelin, afin d'envisager leur intégration dans nos processus industriels. Durée : 6 mois Lieu : Centre R&D Michelin de Ladoux (proche Clermont-Ferrand ) Déplacements : aucun Profil recherché Formation · Étudiant(e) en école d'ingénieur (3e année) ou Master 2 · Spécialisation en vision industrielle, imagerie numérique, traitement d'image Compétences techniques · Traitement d'images · Deep learning · Programmation Python (souhaitée) · Connaissance des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch…) Soft skills · Autonomie et rigueur · Esprit d'analyse · Capacité à travailler en équipe et en mode projet Langues · Français courant · Anglais technique (lecture de publications scientifiques) Contexte du stage Dans le domaine de la vision industrielle, Michelin utilise des technologies comme la profilomètre et les caméras linéaires. Si ces dernières permettent des acquisitions rapides, elles ne fournissent pas d'informations sur la profondeur. L'intelligence artificielle ouvre aujourd'hui de nouvelles perspectives : certains modèles peuvent estimer la profondeur à partir d'une seule image en niveaux de gris. L'objectif du stage est d'évaluer la pertinence de ces approches IA sur les images issues des systèmes Michelin, afin d'envisager leur intégration dans nos processus industriels. Vos missions Analyse des technologies existantes · Étudier les systèmes actuels de profilomètre et de caméras linéaires utilisés chez Michelin. · Identifier leurs limites et avantages. Veille technologique IA · Rechercher les modèles d'IA capables d'estimer la profondeur à partir d'une image monoculaire en niveaux de gris. Évaluation expérimentale · Tester et comparer les performances des modèles sur des images réelles Michelin. · Définir des indicateurs de qualité, précision, robustesse et temps de traitement. Proposition d'intégration · Formuler des recommandations pour une intégration dans les chaînes de vision industrielle, en tenant compte des contraintes techniques et opérationnelles. Le stage peut ensuite découler sur une thèse. Environnement de travail Collaboration avec les ingénieur(e)s vision de l'équipe Mesure de l'ingénierie Michelin. Interactions avec des sociétés externes et des usines du Groupe pour définir des protocoles de test représentatifs. Travail en transversalité, favorisant l'intelligence collective et l'innovation. Apports · Impact concret sur les processus industriels du Groupe · Environnement inclusif et collaboratif · Opportunité de contribuer à une innovation technologique au service de la mobilité durable · Accès à un réseau d'experts et à des outils de pointe Réalisations clés attendues L'objectif du stage est de participer à la recherche de solutions pour localiser les objets de la scène, identifier parmi ces instances celles qui sont prenables, et proposer une position de prise photo pertinente. En première intention, une caméra 2D sera utilisée. Une première phase consistera en une campagne d'acquisition d'images permettant de déterminer les paramètres optimaux et adresser la diversité des situations envisageables. Dans une deuxième phase, le/la stagiaire développera une solution de segmentation d'instance permettant l'identification et la localisation de chacun des objets présents. Enfin, il/elle développera le traitement logique permettant de déduire la position optimale de prise photo par la caméra 3D déjà en place. Le développement du réseau de neurones pourra être intégré dans un container Azure.
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