Orchestrateur vision-langage-action de haut niveau pour la navigation autonome tout-terrain

Il y a 3 jours

Massy, Ile-de-France AMIAD - Agence ministérielle pour l'IA de défense Temps plein

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Descriptif de l'organisation Vous souhaitez donner du sens à votre métier ? Vous avez à cœur de contribuer au développement de l'IA de défense et de participer au renforcement de la souveraineté technologique de la France au service des forces armées ? Vous désirez rejoindre une équipe projet dynamique et agile, animée par un esprit start-up et tournée vers l’excellence opérationnelle ? Rejoignez l’AMIAD. Rattachée au Ministre des armées, l’AMIAD est une entité en en forte croissance qui développe et déploie des solutions d’IA au profit des armées. En lien étroit avec l’ensemble des entités du ministère, elle pilote des projets stratégiques et innovants dans des domaines variés tels que les systèmes d’armes, les opérations, le renseignement, le commandement, le soutien et l’administration. Descriptif du poste Ce stage porte sur la navigation autonome de robots terrestres en milieu tout-terrain. Les politiques de navigation apprises, comme NoMaD ou les modèles de l'AMIAD, génèrent des trajectoires réactives à court terme à partir d'images ou de LiDAR. Leur horizon temporel et sémantique reste toutefois limité : elles décident mal de la marche à suivre, s'adaptent peu au type de terrain et savent difficilement détecter qu'elles sont bloquées ou récupérer d'un échec. Les piles de navigation classiques confient cette supervision à des arbres de comportement (Nav2 sous ROS2), mais ceux-ci reposent sur des règles fixes, difficiles à étendre à des missions ouvertes en langage naturel. Le stage explore le paradigme du « VLA comme orchestrateur », développé en manipulation robotique : un modèle vision-langage de haut niveau supervise une politique bas niveau figée. Le stagiaire devra concevoir l'architecture de cet orchestrateur, développer l'adaptation des paramètres (vitesse, horizon de planification) au terrain perçu, mettre en place la détection d'échecs et des comportements de récupération, puis évaluer l'ensemble en simulation face à un arbre de comportement de type Nav2 et à la politique seule. Des extensions sont envisageables : commandes en langage naturel, distillation pour un usage embarqué, essais sur robots réels (Scout, Barakuda).

Profil recherché
Actuellement en cours de formation de niveau bac+5 en université ou en école d’ingénieurs, vous recherchez un stage d'une durée de 6 mois à compter d'avril 2027 (flexible). Vous disposez de compétences dans un ou plusieurs des domaines suivants : deep learning, modèles de fondation, modèles Vision-Langage-Action (VLA), ROS, C++ et Python. Vous avez des connaissances en anglais. Informations complémentaires
• Gratifications
• Transport
• Repas

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