Votre rôle
La technologie de Sensing vise à exploiter les réseaux radio d'Orange pour des usages au-delà de la simple communication, notamment pour la modélisation de l'environnement et sa compréhension. Ces applications sont particulièrement complexes en raison du nombre important de configurations environnementales possibles et de la complexité de la modélisation des phénomènes de propagation radio. Notre approche repose sur l'apprentissage automatique pour associer les informations de l’état du canal issues des communications standards à des éléments d’intérêt dans l’environnement : positions de cibles passives, classification des types d’activité, etc. Cependant, l’entraînement de tels modèles nécessite des volumes importants de données, rendant impraticable la réalisation de campagnes de mesures pour chaque nouvel environnement et pour un ensemble représentatif de scènes et scénarios. C’est pourquoi nos travaux précédents ont exploré l’utilisation de jumeaux numériques d’environnements combinés à des simulations par ray tracing pour créer des jeux de données spécifiques à certains scénarios, fournissant ainsi des données synthétiques étiquetées pour l’entraînement de nos modèles d’apprentissage automatique.
Ce stage s’appuie sur des travaux menés en 2025 sur le Sensing intégré (ISAC) dans le cadre du projet de recherche européen 6G-DISAC. Alors que les efforts précédents se concentraient sur le développement de modèles d’apprentissage automatique pour la localisation à partir de données simulées via des jumeaux numériques, ce stage vise à faire le pont entre la simulation et la mise en œuvre dans le monde réel. Plus précisément, l’objectif est de valider que des modèles entraînés sur des données synthétiques fonctionnent efficacement dans des conditions réelles, en réalisant des expériences contrôlées sur divers scénarios environnementaux, et en mesurant systématiquement la dégradation des performances par rapport aux prédictions issues de la simulation. Le travail consistera à établir des protocoles expérimentaux, à mettre en place des pipelines de traitement de données en temps réel, et à développer des méthodologies pour quantifier et traiter l’écart de performance entre la simulation et la réalité.
En tant que stagiaire, vous devrez :
* Exploiter les modèles de Sensing développés précédemment et mettre en place un environnement de test radio pour évaluer leur performance en conditions réelles.
* Mettre en œuvre un pipeline de traitement complet, de l’acquisition des données par des dispositifs radio à l’inférence par les modèles de Sensing.
* Concevoir et implémenter des métriques pour quantifier l’écart de performance entre la simulation et les observations réelles.
* Affiner la formation des modèles et/ou améliorer les jumeaux numériques en fonction du comportement et des mesures issus du monde réel.
* Documenter vos résultats et contribuer à l’amélioration du cadre global de Sensing.
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