Stagiaire - La Cognition Et L'ia Des Formes Pour

**Job Description Summary**: Objectifs de l’étude: L'objectif principal de ce stage au sein de notre équipe est de développer une solution innovante pour l'extraction automatique de données à partir des images d'étiquettes de pièces réparées. Le stagiaire aura pour mission de concevoir et d'implémenter des algorithmes de traitement d'image et de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire les informations pertinentes de ces étiquettes. En cas de données manquantes ou illisibles, il devra mettre en place des méthodes pour compléter les informations en croisant les résultats avec une base de données existante. Ce projet vise à améliorer l'efficacité et la précision du processus de capture et de traitement des données, réduisant ainsi les erreurs manuelles et le temps de traitement. **Contexte de l’étude**: GEHC (GE HealthCare) est un des leaders mondiaux dans les ventes et services des systèmes médicaux notamment ceux d’imagerie médicale (Scanners, IRM, Mammographie ). Compte tenu de la criticité de ses produits (appareils médicaux) GEHC propose un service de maintenance pour ses clients. L’objectif principal de ce service est d’assurer un temps maximum de disponibilité du produit tout en veillant à réduire l’ensemble des coûts associés à l’entretien des machines grâce une grande maitrise de l’ensemble des processus de maintenance. En particulier GE HealthCare fourni des pièces de replacement pour le dépannage des équipements (pour un montant d’environ 1 milliard de dollars par an). Parmi ces pièces, les pièces réparées et recyclées (représentant ~10% du coût pour ~30% du volume d’activité) sont clefs pour une maintenance efficace de la base installée. Ces pièces permettent d’assurer une supply chain sur le long terme avec une équation économique et environnementale intéressante. Les pièces réparées sont en générale les plus chères et les plus complexes. La chaîne logistique inverse rajoute à cette complexité. L’amélioration de la qualité de ces pièces est un axe constant d’amélioration. Le stagiaire aura l'opportunité unique de travailler avec notre équipe dynamique et innovante, le "Circularity Innovation Lab". Cette équipe de recherche et développement se consacre à l'élaboration de nouvelles stratégies visant à prolonger le cycle de vie des produits de manière efficace. L’équipe se concentre sur l’optimisation de la circularité des produits et des pièces détachées tout au long de leur cycle de vie. Ainsi, notre équipe joue un rôle crucial dans la promotion de pratiques durables au sein de l'entreprise. Nos recherches portent sur la définition de nouvelles métriques de circularité, sur des méthodes de fiabilisation et de prolongation de la vie de nos produits et sur la modélisation, simulation de notre supply chain. Cela nous permet de développer des modèles d'aide à la décision qui prennent en compte divers objectifs, notamment économiques et environnementaux. Le "Circularity Innovation Lab" est connue pour son approche jeune et dynamique. Travaillant en étroite collaboration avec diverses équipes internes, nous développons des algorithmes décisionnels adaptés à différents contextes, contribuant ainsi à des initiatives multidisciplinaires au sein de l'entreprise. Rejoindre notre équipe offre l'occasion de collaborer sur des projets avant-gardistes, tout en contribuant à des solutions qui ont un impact positif tant sur le plan environnemental qu'économique. **Mission**: - **Capture et traitement d’image**: Mettre en place des algorithmes de prétraitement pour améliorer la qualité des images. - ** Reconnaissance optique de caractères (OCR)**: Développer et optimiser des algorithmes pour extraire les informations textuelles. - ** Complétion des données**: Développer des algorithmes pour compléter les données manquantes en croisant avec une base de données existante. - ** Documentation**: Rédiger des documentations techniques et préparer des rapports de progression. **Résultats et livrables attendus**: - Les algorithmes de traitement d'image et d'OCR développés. - Une méthode de croisement des données pour compléter les informations manquantes. - Une documentation détaillée de la démarche, des algorithmes utilisés, et des résultats obtenus. **Connaissances requises éventuelles**: - Connaissance des techniques de traitement d'image et des bibliothèques associées (OpenCV, PIL, etc.) et des techniques de Deep/Machine Learning - Maîtrise de la programmation en Python et familiarité avec les Framework de développement web. **Perspectives éventuelles**: Publications et/ou thèse **Durée du stage***:6 mois** **Inclusion et diversité** GE HealthCare est un employeur offrant l'égalité des chances où l'inclusion compte. Les décisions relatives à l'emploi sont prises sans tenir compte de l’origine nationale ou ethnique, de