Ingénieure IA & Computer Vision

Intégration de l'entreprise PellencST dans le cadre d'un stage pour travailler sur l'optimisation et l'évaluation de modèles d'intelligence artificielle dédiés à des applications industrielles.

• Optimisation et évaluation de modèles d'IA (ViT, instance segmentation) pour des applications industrielles.
• Implémentation des modèles sur des environnements DataOps/MLOps.
• Documentation des résultats (RETEX).
• Analyse des performances sur des données réelles comprenant des images RGB et hyperspectrales.

Collaboration avec le CEA pour un stage de 6 mois axé sur la conception et l'optimisation de pipelines de vision par ordinateur en environnement nucléaire.

• Conception et optimisation de pipelines de vision par ordinateur pour la détection d’objets en environnement nucléaire.
• Amélioration de la précision de 25% grâce à des techniques de débruitage auto-supervisé et de segmentation (U-Net).
• Développement de tests de validation incluant l'IoU ainsi que la précision et le rappel.
• Documentation des résultats obtenus.
• Collaboration avec des équipes techniques pour traduire les exigences en solutions robustes et conformes aux normes de qualité.

Participation aux travaux du laboratoire LAMPA pendant 8 mois sur la thématique de la détection faciale et du traitement d'images en temps réel.

• Développement d'un système de détection et reconnaissance faciale basé sur des classifieurs Haar et OpenCV.
• Mise en place d'une interface QT en temps réel.
• Réduction des faux positifs de 15%.
• Optimisation des performances du système.
• Rédaction de la documentation technique pour assurer une maintenance continue.