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Job ID: R0110506 Location: Toulouse, Occitanie, France
Full time, Internship / Placement

QUI SOMMES-NOUS ?

Thales propose des systèmes d’information et de communication sécurisés et interopérables pour les forces armées, les forces de sécurité et les opérateurs d’importance vitale. Ces activités, qui regroupent radiocommunications, réseaux, systèmes de protection, systèmes d’information critiques et cybersécurité, répondent aux besoins de marchés où l’utilisation des nouvelles technologies numériques est déterminante. Thales intervient tout au long de la chaîne de valeur, des équipements aux systèmes en passant par le soutien logistique et les services associés.

Le site de Toulouse-Labège développe une offre intégrée d’expertise et d’évaluation qui s’étend des composants aux produits de sécurité matériels et/ou logiciels, de la carte électronique au système d’information. De plus, nos équipes de l’activité Systèmes d’information critiques et cybersécurité fournissent des services et des solutions globales optimisant la performance, la résilience et la sécurité des systèmes d’information afin de faire face aux ruptures technologiques et aux cybermenaces.

La direction d'ingénierie logicielle propose pour son département Augmented Data un sujet de stage sur l'amélioration du réalisme d'images satellites de synthèse par Generative Adversarial Networks.

Type: Stage

Lieu: Labège Toulouse (31)

QUI ETES-VOUS ?

Vous êtes élève-ingénieur(e) ou master en dernière année en data science, computer science ou computer vision ?

Vous avez de bonnes bases en mathématiques, traitement d'images et machine learning ?

Vous avez des connaissances autour de Linux et du langage Python ?

Vous avez une première expérience dans le domaine du machine learning ou computer vision ?

Vous êtes rigoureux(se) et autonome ?

Vous faites preuve d'initiative ?

Vous êtes communiquant(e) auprès de votre équipe ?

Alors ce stage est fait pour vous !

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Encadré(e) par un responsable technique, vous aurez pour rôle d'améliorer le réalisme des images d’entraînement de synthèse selon 2 principaux axes :
1. Mise en oeuvre des modèles Deep Learning de type Generative Adversarial Network (GAN) pour améliorer le réalisme de l'objet d'intérêt ajouté dans des images ;
2. Mise en place des algorithmes de croisement de données, entre images satellites et données vectorielles exogènes (de type OpenStreetMap par exemple), afin de positionner les objets de synthèse judicieusement.

Les missions qui vous seront attribuées sont :

- pour l'axe 1:
- Réaliser un état de l'art sur les méthodes de Deep Learning pertinentes pour cette problématique ;
- Mettre en forme des bases de données adaptées à un réseau de neurones ;
- Sélectionner, concevoir, et implémenter des modèles pour améliorer le réalisme des images ;
- Optimiser le réseau de neurones selon une métrique d’évaluation à définir ;

- pour l'axe 2:
- Identifier les données vectorielles pertinentes pour déterminer les zones où placer les objets d'intérêt ;
- Définir et mettre en place des algorithmes de manipulation de ces données et des règles de positionnement des objets en fonction des informations issues des données vectorielles ;
- Appliquer ces algorithmes et analyser les résultats obtenus et leur apport dans la génération d'images réalistes
- Réaliser un rapport présentant les données utilisées, les méthodes implémentées et les résultats obtenus.

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.

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Amélioration du réalisme d'images satellites de synthèse par Generative Adversarial Networks - Stage

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