Contexte et objectifs du stage :
Le secteur de la recherche et de l’innovation en cosmétique est en perpétuelle évolution pour répondre aux enjeux du vieillissement cutané. L’apparition des signes de l’âge sur le visage est un processus complexe impliquant des modifications structurelles profondes de la peau. Mieux comprendre les mécanismes du vieillissement sur la microstructure cutanée, comme la perte d’élasticité et de fermeté, est essentiel pour développer des produits cosmétiques efficaces (anti-âge, crèmes hydratantes, etc.).
LVMH Recherche, situé à Saint-Jean-de-Braye (Loiret), dispose de techniques d’imagerie poussées pour la compréhension de la physiologie de la peau et l’évaluation non invasive de l’efficacité des produits cosmétiques (imagerie multispectrale, échographie, tomographie LC-OCT). Ce centre de recherche collecte des données sur de larges panels de femmes en bonne santé de 20 ans à 70 ans. La comparaison des acquisitions sur la même zone de peau à différents intervalles de temps permet de suivre l’évolution de l’organisation de la peau au cours d’études longitudinales.
Dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire PRISME de l’Université d’Orléans et LVMH recherche, votre mission visera à exploiter ces données pour développer des outils innovants, basés sur les dernières techniques d’IA et de traitement d’images, pour analyser de façon objective et quantitative les effets du vieillissement de la peau et mesurer l’efficacité de produits cosmétiques.
Programme de travail:
– prise en main des données et étude bibliographique sur l’adaptation des dernières avancées des algorithmes de deep learning à cette technique d’imagerie de la peau;
– en regard de l’état de l’art, proposer des modèles pertinents pour extraire des indicateurs métriques ou biomarqueurs fiables pour quantifier les effets du vieillissement cutanée;
– valider et comparer et les algorithmes, évaluer leurs limites en robustesse et précision sur une vaste base de données, analyser les résultats ;
– participer aux études d’efficacité des produits au sein de LVMH Recherche;
– participer à la rédaction d’une publication scientifique.
Le matériel nécessaire (station de travail) et les données seront mis à disposition par les laboratoires. Des réunions régulières de suivi du travail seront supervisées par doctorant et les chercheurs du laboratoire et de l’entreprise.
Bibliographie
A. Dubois et al., L’imagerie de la peau par LC-OCT, Photoniques 123 (2023), https://doi.org/10.1051/photon/202312336
Bonnier, F et al. Line-field confocal optical coherence tomography coupled with artificial intelligence algorithms to identify quantitative biomarkers of facial skin ageing. Sci Rep 13, 13881 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-40340-0
Raoul Missodey et al., Unsupervised Segmentation for Reliable Estimation of Stratum Corneum Thickness using LC-OCT, ICIAP 2025, Roma, Italia, 2025.
R. Missodey et al., AI-Driven Multi-Ethnic Study on Facial Dermis Aging: Insights from in vivo 3D LC-OCT Measurements, 35th IFSCC Congress, Cannes, France, 2025.
Profil recherché :
Formation BAC+5 (Master 2 ou école d’ingénieur) en informatique ou sciences des données avec de bonnes connaissances en traitement d’images et apprentissage machine, intérêt pour la recherche et l’innovation, excellente maîtrise de la programmation Python (OpenCV, Scikit-Image, Keras, Tensorflow, PyTorch), intérêt pour la recherche et l’innovation, maîtrise du français et bon niveau d’anglais exigés.
Lieu : Laboratoire PRISME – Equipe Image et Vision, Polytech Orléans, site Galilée
Durée : 5 à 6 mois
Début : février/mars 2026
Gratification minimale légale (∼620 euros/mois)
Candidature :
Date limite de candidature : 19 décembre 2025
Envoyer CV, lettre de motivation, relevé de notes et programme de master.
Contacts :
sylvie.treuillet@univ-orleans.fr
ramissodey@research.lvmh-pc.com
