Stage Data Scientist: Computer Vision
il y a 4 jours
**Caractérisation non supervisée du mouvement des bactéries à partir de vidéos de mini-microscopes**
**Mots-clés** : object tracking, analyse de mouvement, feature engineering, graphes, machine learning, apprentissage non supervisé.
**Description**:
La détection des agents pathogènes est un enjeu majeur dans des domaines tels que la médecine, la pharmacie, ou encore l’agroalimentaire. Les méthodes conventionnelles de détection nécessitent souvent un personnel qualifié et un équipement de laboratoire spécifique pour la collecte et l’analyse des échantillons. Par conséquent, ces méthodes ne permettent ni une détection en temps réel ni une intégration facile dans des dispositifs portables.
Le projet LAIveBactDetect vise à développer une nouvelle approche capable de réaliser un dépistage en temps réel et intégré d'un grand nombre d’échantillons. Cette approche associe l’imagerie optique, la détection et le suivi d'objets sur vidéo, ainsi que la classification par apprentissage automatique. Dans cette dernière phase, des modèles d’intelligence artificielle sont entraînés à classifier les bactéries en fonction de leurs caractéristiques morphologiques et/ou de leurs mouvements.
Le stage proposé consistera à approfondir l’analyse existante en se concentrant sur le mouvement des bactéries, aussi bien de manière individuelle que dans leurs interactions avec d'autres bactéries. Pour les mouvements individuels [1, 2], il est crucial d’identifier des descripteurs permettant de différencier un mouvement de propulsion d’un mouvement Brownien. Concernant les mouvements de groupe, des études ont montré l’existence d’interactions entre les bactéries [3], et il serait intéressant de caractériser le voisinage de chaque bactérie [4]. Cette approche permettrait d’affiner la classification en tenant compte des comportements collectifs : certaines bactéries se déplacent de manière isolée, tandis que d’autres forment des paires ou des clusters.
Par la suite, l’utilisation d’une méthode non supervisée permettra d’analyser si des tendances émergent dans les données des bactéries en fonction des caractéristiques extraites, et si une bactérie inconnue peut être détectée comme telle. Une méthode potentielle à utiliser est HDBSCAN [5].
Le travail s’intègrera aux recherches en cours, qui se concentrent sur d’autres aspects tels que l’apprentissage supervisé. Les positions et le suivi des bactéries sont obtenus grâce à une méthode automatique déjà mise en place.
**Profil recherché** : Étudiant.e en Master (M2) ou 3e année d’école d’ingénieur en informatique ou traitement d’images, avec des compétences en programmation et machine learning.
Type d'emploi : Temps plein, Stage
Statut : Cadre
Durée du contrat : 6 mois
Rémunération : à partir de 600,00€ par mois
Avantages:
- Flextime
- Formation linguistique offerte
- Restaurant d'entreprise
- RTT
- Travail à domicile occasionnel
Exigences linguistiques flexibles:
- Français non requis
Horaires:
- Du lundi au vendredi
- Repos le week-end
- Travail en journée
Lieu du poste : Télétravail hybride (67400 Illkirch-Graffenstaden)
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