Stage - Modèles de Deep Learning en Nanométrologie Segmentation d'Instances de Particules Non Sphériques H/F
il y a 2 semaines
Contexte Les nanomatériaux s'imposent aujourd'hui dans de multiples secteurs d'activités et le cadre réglementaire a été adapté pour prendre en compte leurs spécificités. La première difficulté consiste à identifier le classement comme nanomatériau d'une substance à l'état particulaire en fonction des différentes définitions existantes au niveau français et européen. Dans le cas de nanomatériaux avérés, les différentes exigences réglementaires associées nécessitent la production de données sur les propriétés physico-chimiques (REACH, registre R-Nano) et sur leur transformation possible au cours de la vie de la substance (REACH, Règlement (UE) 2017/745 relatif aux dispositifs médicaux). Par ailleurs, l'identification des substances comme nanomatériaux est indispensable pour avoir des données fiables pour les évaluations toxicologiques et éco-toxicologiques. Le LNE travaille sur la caractérisation des principales propriétés des nanomatériaux (distribution de taille, surface spécifique, densité) et ces travaux de stage visent à estimer automatiquement la distribution de taille de particules non sphériques à partir d'images obtenues au microscope électronique à balayage (MEB). Une plateforme Web assure d'ores-et-déjà la segmentation automatique des échantillons par le biais d'algorithmes d'apprentissage profond [ (Monchot, et al., 2021)][ (Monchot, et al., 2025)] et cet outil fonctionne actuellement pour des particules quasi-sphériques (argent, or, dioxyde de titane, etc.). Enrichir cet outil permettra d'élargir le périmètre de caractérisation, faciliter le travail des experts en nanométrologie (gain de temps) et estimer précisément la distribution de taille des particules. Ces travaux ambitieux verront le(a) stagiaire participer à la chaîne complète de traitement, de l'annotation des particules au sein des images MEB (enrichissement d'une base existante), à la sélection et à l'entraînement des modèles jusqu'à leur évaluation. Missions Intégré(e) au sein du département Science des Données et Incertitudes et en collaboration étroite avec le département Matériaux, les développements à réaliser au cours de ce stage s'articulent de la manière suivante : - Participation à l'agrandissement de la base de données d'entraînement pour des particules non sphériques (annotation, extraction et prétraitement des segmentations pour utilisation par les modèles de segmentation d'instances) ; - Sélection et entraînement d'un ou plusieurs modèles de segmentation d'instances ; - Évaluation de la robustesse des modèles de segmentation d'instances développés à différents types de bruit sur les images MEB ; - Proposition de techniques d'augmentation de données visant à améliorer la robustesse des modèles ; - Rédaction d'un rapport scientifique synthétisant vos résultats ; - Livraison des codes Python développés. Profil Étudiant(e) en M2 ou en dernière année d'école d'ingénieur, spécialisé(e) en mathématiques ou statistiques appliquées. Doté(e) d'une forte curiosité scientifique et d'un goût pour le travail en équipe, vous souhaitez mettre en oeuvre et enrichir vos compétences en apprentissage automatique. La maîtrise du langage de programmation Python est essentielle et la connaissance de PyTorch et des librairies couramment utilisées dans le domaine du Deep Learning est évidemment souhaitée. Gratification 1280 € brut/mois pour une formation Bac +5.
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Trappes, Île-de-France LNE Temps pleinContexte Les nanomatériaux s'imposent aujourd'hui dans de multiples secteurs d'activités et le cadre réglementaire a été adapté pour prendre en compte leurs spécificités. La première difficulté consiste à identifier le classement comme nanomatériau d'une substance à l'état particulaire en fonction des différentes définitions existantes au...
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Av. Roger Hennequin Trappes, France LNE Temps pleinContexteDes travaux de recherche sont menés depuis plusieurs années au sein du département Science des Données et Incertitudes sur l'évaluation des incertitudes associées aux prédictions des algorithmes d'apprentissage. Une thèse portant sur deux sources d'incertitude (incertitude prédictive induite par l'incertitude des entrées [Monchot et al.,...
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Trappes, France Eramet Temps pleinChez Eramet, nous sommes convaincus que le monde a besoin de métaux issus d’une industrie minière responsable. Nous faisons face au plus grand défi de notre histoire : réussir la transition énergétique et écologique et rétablir les conditions d’une harmonie durable entre l'Humain et la Terre. Cette conviction, nous la partageons avec les 10 700...
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Trappes, France Laboratoire National De Métrologie Et D'Essais Temps pleinContexte Ce stage s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche en métrologie française visant à maintenir et à développer les étalons de puissance au sein du Laboratoire National de Métrologie et d'Essais (LNE) pour la bande de fréquence 50 GHz à 75 GHz. Ce projet s'inscrit également dans le cadre européen, en lien avec le projet RF Key...
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Trappes, France Laboratoire National De Métrologie Et D'Essais Temps pleinContexte L'industrie des semi-conducteurs poursuit sa course à la miniaturisation. Aujourd'hui, ce ne sont plus uniquement les matériaux utilisés qui présentent des dimensions nanométriques, mais les dispositifs eux-mêmes. Cette réduction d'échelle conduit à une augmentation de la densité de flux de chaleur dans les dispositifs (augmentation du...
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Ingénieur Développement Logiciel Embarqué
il y a 2 semaines
Trappes, France SEGULA Technologies Temps pleinIngénieur Développement Logiciel Embarqué (Model-Based Design) H/F Explorez de nouveaux horizons au sein d’un groupe d'ingénierie mondiale à forte croissance. Chez SEGULA Technologies, vous aurez l’opportunité de travailler sur des projets passionnants et de façonner l’avenir au sein d’une entreprise pour qui l’innovation est indissociable...
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Trappes, France Segula Technologies Temps pleinDans le cadre de la mise à jour cybersécurité d'un système de sécurité incendie pour des bâtiments accueillant du public, nous recherchons un Ingénieur Développement Logiciel Embarqué spécialisé en Model-Based Design (MBD). Missions principales - Développer et modifier le logiciel embarqué du produit MD30. - Concevoir la couche applicative en...
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Drh - Adjoint Chargé Du Dialogue Et de La Performance (H/F)
il y a 23 heures
Trappes, France Mairie de Trappes-en-Yvelines Temps pleinÀ propos de nous Desservie par plus de 20 lignes de bus et trois lignes ferroviaires, Paris Montparnasse/Rambouillet, la Défense/la Verrière et le RER C, la Ville de Trappes est connectée aux principaux centres d’affaires, d’emploi et de formation franciliens. Il faut compter 35 minutes pour rejoindre Montparnasse et la Défense. La ville accueille...
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Hydrogéologue Spécialiste Modélisation
il y a 3 jours
Trappes, France Eramet Temps pleinEramet est l’un des leaders mondiaux de l’industrie minière et métallurgique. En rejoignant un acteur clé de l’extraction de métaux, de l’élaboration et de la transformation d’alliages à forte valeur ajoutée, vous prenez le risque de ressentir d’intenses émotions dans chacune de vos missions ! Avec près de 10 400 collaborateurs...
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Stage - Direction Des Grands Projets
il y a 1 semaine
Trappes, France Mairie de Trappes-en-Yvelines Temps pleinÀ propos de nous Desservie par plus de 20 lignes de bus et trois lignes ferroviaires, Paris Montparnasse/Rambouillet, la Défense/la Verrière et le RER C, Trappes est connectée aux principaux centres d’affaires, d’emploi et de formation franciliens. Il faut compter 35 minutes pour rejoindre Montparnasse et la Défense. La ville accueille des...
