Semantic Explainability for Mine Warfare

**Semantic Explainability for Mine Warfare**:

- Réf **ABG-123495**
- Sujet de Thèse- 29/04/2024- Cifre- IMT Atlantique (ex. Telecom Bretagne)- Lieu de travail- Brest - Bretagne - France- Intitulé du sujet- Semantic Explainability for Mine Warfare- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Informatique
- Mots clés- XIA, Mine wafare, sonar images**Description du sujet**:
produced are often unsatisfactory for non-specialists. In contrast, intrinsic methods, based on models
that are easier to understand, are generally less efficient in solving complex problems.
We propose to develop hybrid methods between opacity and transparency, based on the extraction
of semantic features in order to benefit from both the power of black-box type models and the
intelligibility of intrinsic methods. These methods would be applied to mine warfare, for the detection
and classification of underwater mines from sonar imagery.

**Nature du financement**:

- Cifre**Précisions sur le financement**:
**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- IMT Atlantique (ex. Telecom Bretagne)Le Lab-STICC, fort de son rattachement à l'institut INS2I du CNRS, est une unité de recherche historiquement reconnue en Bretagne Océane et en France dans le domaine des STIC. Elle affiche une capacité avérée de couvrir un large spectre scientifique autour des sciences du numérique, et avec en particulier cette faculté d’adresser des champs disciplinaires variés (Théorie de l’Information, Ondes & Matériaux, Electronique et Informatique embarquées, Sciences des données, Communication et détection de signaux, Interfaces Homme-Machines,..) suivant des thématiques/secteurs applicatifs multiples : l’environnement maritime, les objets communicants, la défense, le spatial, la santé, la sécurité, la robotique...

Le slogan de l’Unité «Des capteurs à la connaissance : communiquer et décider» soulignait initialement la volonté de donner du “sens” au “signe”, en terme d’interprétations et de valeur augmentée vis à vis des traitements adossés à un signal sous toutes ses formes. Ce motto s’avère aujourd’hui plus conforté encore face à l’importance de la donnée, qui devient le vecteur de l’innovation technologique et scientifique, dopée indéniablement par les progrès majeurs de la science dans le domaine de la cognition et de l’intelligence artificielle. La capacité du Lab-STICC d’établir ce lien entre les couches basses et les couches hautes (jusqu’à la coopération Humain-Systèmes complexes) est un atout pour mobiliser ses forces scientifiques, et fédérer des recherches autour des enjeux de la société, tels que le numérique, l’environnement, l’énergie. Le laboratoire se présente sous une forme restructurée au niveau de son projet dans le contexte de cette évaluation HCERES, autour de 9 pôles de recherche, regroupant 26 équipes multi-tutelles. Il s’agit bel et bien d’une architecture basée sur des compétences disciplinaires - les équipes - travaillant de manière coordonnée au sein de pôles suivant des ambitions scientifiques partagées - et aptes à s’articuler de manière transversale autour des défis scientifiques et sociétaux.

**Site web**:
**Intitulé du doctorat**:

- Signal, Image, Vision**Pays d'obtention du doctorat**:

- France**Etablissement délivrant le doctorat**:

- IMT Atlantique**Ecole doctorale**:

- SCIENCES POUR L'INGENIEUR ET LE NUMERIQUEDiplôme d'ingénieur, ou master en traitement d'image, IA ou Informatique (type MVA)

French nationality is mandatoty.- 27/09/2024