Description entreprise :
Dans le cadre d'un projet européen CarMen, réunissant un consortium de plusieurs partenaires européens (Thales, IDEMIA, Brittany Ferries, ARCLAN,...), Yncréa Ouest recrute un(e) post-doctorant(e) en intelligence artificielle. Ce projet vise à développer des solutions innovantes de biométrie en mouvement afin de faciliter et fluidifier le passage aux frontières. Le poste proposé est basé sur le campus de l'ISEN de Nantes. La mission principale portera sur la reconnaissance faciale en mouvement ainsi que sur l'analyse comportementale. Le financement est assuré par le projet CarMen et par une convention entre la région Pays de la Loire et Yncréa Ouest, au titre du dispositif : trajectoire Europe en lien avec un projet européen « CarMen».
L@bISEN
Yncréa Ouest est un Établissement d'Enseignement Supérieur Privé d'Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. L'Association Yncréa Ouest est membre d'Yncréa, premier pôle privé associatif d'écoles d'ingénieurs en France. Yncréa Ouest gère l'école d'ingénieurs ISEN Yncréa Ouest, implantée sur les villes de Brest, Caen, Nantes, Rennes et Paris (Antony). L'école forme des élèves ingénieurs dans les technologies du numérique et notamment les systèmes numériques embarqués, la robotique, l'énergie, les objets connectés (IoT), l'intelligence artificielle, le big data, l'environnement, le développement durable, les technologies marines et la cybersécurité. Les activités de recherche de l'équipe d'accueil sont centrées essentiellement sur le numérique et ses applications notamment celles dans l'Usine du futur, le campus connecté, le traitement des données et l'Intelligence Artificielle. Plus des détails sont disponibles sur le site de l'ISEN.
Pour inciter à la mixité des candidatures sur tous les postes et surtout ceux à forte prédominance féminine ou masculine, l'Association rappelle qu'elle étudie avec la même attention les candidatures féminines et masculines.
Association handi-accueillante, nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Description du poste :
Sujet :
Le projet CarMen a pour objectif de relever les défis liés à la biométrie « en mouvement » aux frontières, en améliorant la fluidité du passage des flux de voyageurs tout en garantissant un haut niveau de sécurité. Actuellement, ces contrôles nécessitent l'arrêt complet des voyageurs et se limitent essentiellement aux piétons, dans des environnements contrôlés. Afin d'améliorer ces contrôles, le principal défi réside dans la faible qualité des données biométriques captées en temps réel. Le projet Carmen vise à développer des solutions biométriques permettant un contrôle automatisé et sans arrêt aux frontières, adapté aussi bien aux piétons qu'aux passagers en véhicule, dans des environnements non contrôlés. L'objectif est de réduire les temps d'attente et les efforts des voyageurs, sans nécessiter la manipulation de documents de voyage.
Dans ce projet, le ou la postdoctorant(e) travaillera sur la reconnaissance faciale et l'analyse comportementale pour la détection de comportements anormaux ou suspects. Une approche multimodale, combinant l'analyse du visage, de l'iris et des régions périoculaires, est envisagée afin de renforcer la robustesse de l'identification.
Un autre axe des travaux sera porté sur l'intégration d'un système de détection des comportements suspects, incluant notamment : l'analyse des visages (masqués, détournés ou volontairement dissimulés), l'analyse des trajectoires pour identifier des déplacements inhabituels ou incohérents par rapport aux schémas attendus (tels que l'évitement de zones surveillées ou des allers-retours suspects), ainsi que la détection d'actions violentes ou anormales dans divers environnements.
Une attention particulière sera portée à l'intégration de nouvelles techniques d'apprentissage telles que le « contrastive learning » ou encore le « federated learning », permettant d'entraîner des modèles d'intelligence artificielle sans centraliser les données sensibles. Cette approche repose sur une architecture distribuée, garantissant une meilleure protection de la vie privée et une sécurité renforcée contre les accès non autorisés.
Activités et missions de recherche :
Réaliser un état de l'art sur la reconnaissance biométrique en mouvement et l'analyse comportementale.
Exploiter des données issues de caméras NIR et RGB, fixes ou portatives.
Participer éventuellement à l'acquisition et à la mise en forme des données.
Concevoir des approches robustes de reconnaissance faciale multimodale (visage, iris, région périoculaire), adaptées aux conditions réelles (occlusions, variations de pose, éclairage, etc.).
Développer des algorithmes d'analyse comportementale basés sur des critères bien définis.
Intégrer et expérimenter des techniques d'apprentissage fédéré pour permettre l'entraînement distribué des modèles tout en préservant la confidentialité des données sensibles.
Optimiser les algorithmes pour une utilisation en temps réel.
Conditions du poste :
Localisation : Carquefou(44)
Rémunération : Selon expérience
Statut : Cadre / Forfait jours (208 jours)
Convention Collective applicable : CCN EPI 2691
Prise de poste : au plus tard, en octobre 2025
Date limite de candidature souhaitée : avant le 06/07/2025
Profil recherché :
Le candidat devra démontrer une solide expertise dans les domaines suivants :
Une bonne expérience en Deep Learning appliqué à la vision par ordinateur avec un intérêt pour la reconnaissance biométrique.
Compétence en conception, développement et évaluation de modèles d'IA
Maîtrise du langage Python et des principaux frameworks de Deep Learning, tels que TensorFlow et PyTorch.
Bonne connaissance des outils de traitement d'images et de vidéos (ex. : OpenCV).
Une expérience préalable en reconnaissance faciale et/ou en analyse comportementale constitue un plus.
Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des partenaires.
Bonne maîtrise de l'anglais.
Aptitude à mener des recherches de haut niveau et à publier dans des conférences et revues internationales à comité de lecture.
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