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Doctorant cifre effective label acquisition for computer vision applications h/f

Maisons-Laffitte
CDD
Veolia
Publiée le Il y a 13 h
Description de l'offre

Le groupe Veolia a pour ambition de devenir l'entreprise de référence de la transformation écologique. Présent sur les cinq continents avec près de 179 000 salariés, le Groupe conçoit et déploie des solutions utiles et concrètes pour la gestion de l'eau, des déchets et de l'énergie qui participent à changer radicalement la donne. Au travers de ses trois activités complémentaires, Veolia contribue à développer l'accès aux ressources, à préserver les ressources disponibles et à les renouveler. En 2020, le groupe Veolia a servi 95 millions d'habitants en eau potable et 62 millions en assainissement, produit près de 43 millions de mégawattheures et valorisé 47 millions de tonnes de déchets. La Direction des Expertises Scientifiques et Technologiques (DEST) regroupée dans l'entité Veolia Recherche & Innovation (VERI) se situe au coeur de la stratégie de Veolia pour aider le Groupe à devenir l'entreprise de référence de la transformation écologique. Les expertises scientifiques et technologiques sont un des moteurs de l'évolution du Groupe. DEST a pour mission de répondre aux besoins des entités opérationnelles et de promouvoir l'excellence scientifique et technologique au sein du Groupe. Nous croisons les disciplines et les expertises pour contribuer au développement de solutions qui permettent de faciliter l'accès aux services essentiels et aux ressources naturelles, de préserver celles-ci et de les utiliser et de les recycler efficacement. Nous intégrons les propositions innovantes de nos partenaires scientifiques et techniques et les développons, nous expérimentons au plus près du terrain. Objet du poste L'apprentissage profond (deep learning) est une révolution qui permet de développer des algorithmes très puissants et ouvre la porte à de nouvelles fonctionnalités dans des domaines très divers, en particulier en vision par ordinateur, et pour l'industrie. Acteur majeur de la transformation écologique, Veolia gère des infrastructures complexes pour le traitement et le transport des eaux et participe au recyclage et à la valorisation de nombreux déchets. Ces activités foisonnent de défis de recherche sur lesquels se penche le Département des Expertises Scientifiques et Technologiques du siège du Groupe Veolia. Certaines des activités du Groupe Veolia sont fondées sur l'utilisation experte d'images produites par différents types d'imageurs dans différents contextes. Par exemple, afin d'assurer une gestion optimale et sécurisée des ouvrages de transport des eaux usées, une inspection télévisée, au moyen d'un chariot équipé d'une caméra et inséré dans une canalisation, peut être utilisée. Le processus est majoritairement manuel et basé sur l'expertise de l'opérateur qui visualise les images en direct, détecte, identifie les défauts observables (fissures, ruptures, défauts de jointure entre tronçons) et fournit un rapport d'inspection. De même, dans le contexte de la collecte et du tri de déchets solides, le contrôle qualité de flux de déchets complexes est réalisé à l'aide d'images au sein desquels les experts identifient les objets intrus. L'amélioration de ces processus de contrôle qualité et d'identification d'anomalies sur images et vidéo est donc un enjeu. Différentes techniques de deep learning, de statistiques et de traitement d'images ont été mises en oeuvre pour répondre à ce besoin. Néanmoins, ces techniques nécessitent des volumes d'images annotées importants et le déséquilibre des classes d'objets ou de défauts à identifier représente un réel défi pour leur utilisation opérationnelle. L'objet du projet de thèse est donc d'explorer différentes approches (synthèses d'images, annotation hiérarchique, self-supervised learning, GANS, etc.) permettant de générer des images représentatives annotées à l'aide d'informations transférées d'autres contextes ou d'informations faibles. Missions révision bibliographique exploration des données existantes acquisition de nouvelles données si nécessaire choix des méthodes et algorithmes à mettre en oeuvre conception, programmation, développement, test unitaires, paramétrage validation des approches sélectionnées spécification pour une implémentation industrielle du système valorisation des résultats obtenus (communication interne et externe). Cadre du poste Vous interviendrez au sein de la direction scientifique et technique du groupe Veolia et participez au développement de l'activité d'intelligence artificielle et de computer vision de l'équipe Solutions Numériques. L'équipe est constituée d'une quarantaine de personnes et s'articule autour de diverses expertises techniques et scientifiques dont la modélisation, la vision assistée par ordinateur, l'analyse de données, l'apprentissage statistique et le machine learning, l'optimisation mathématique, le contrôle commande ou la robotique. En liens étroits avec les experts des procédés de traitement des eaux et des déchets, et des équipes de développement de solutions logiciels, vous participerez donc au développement d'outils d'aide à la décision basée sur le computer vision. Le projet sera réalisé en partenariat avec un laboratoire de recherche de pointe en computer vision dans le cadre d'une collaboration CIFRE.

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