Contexte du stage
Durée : 2 mois, été 2026 Niveau : Bac +4 Localisation : THALES SIX Gennevilliers (92230)
Au sein du centre de compétence HTE (Hardware technologies, Tools & Engineering), vous intégrerez une équipe du service TCP (Traitement, Capteurs & Propagation) en charge de la définition et de la conception de solutions algorithmiques, modules logiciels et démonstrateurs dans les domaines des communications, de la guerre électronique, de la radionavigation, de l’acoustique aérienne et de la conception de systèmes d’antennes dédiés à ces domaines.
Mission proposée
Ce stage prend place dans le contexte de la goniométrie dont l’objectif est d’estimer les directions d’arrivées d’émetteurs radioélectriques à partir des signaux en sortie d’un réseau de plusieurs antennes. Les applications de la goniométrie sont diverses : localisation de victimes après une catastrophe, localisation de sources célestes, échographie ou encore guerre électronique pour la localisation d’émetteurs radio. L’estimateur MUSIC (Multiple Signal Classification) proposé dans les années 80 est aujourd’hui un des traitements de références du domaine utilisé dans les produits. MUSIC exploite une décomposition en éléments propres de la matrice de covariance des signaux reçus sur le réseau d’antennes pour ensuite construire un pseudo-spectre à partir duquel les directions des sources sont obtenues via une recherche de minima.
Néanmoins, celui-ci souffre de défauts bien connus : performances dégradées en présence de sources fortement corrélées ou bien lorsque que le nombre d’échantillons utilisé pour estimer la matrice de covariance n’est pas suffisant.
Ce stage propose d’étudier les méthodes hybrides combinant IA et MUSIC apparues au cours des 10 dernières années (DeepMUSIC, A. Elbir, 2020, DA-MUSIC, J. Merkofer, 2022). Celles-ci proposent d’intégrer des blocs de réseaux de neurones, entraînés sur signaux synthétiques, remplaçant par exemple l’estimation de la matrice de covariance ou bien la détection de minima dans le pseudo-spectre. Votre mission consistera alors à :
- Implémenter une méthode hybride MUSIC/IA de l’état de l’art avec le framework Python ainsi que la bibliothèque PyTorch ;
- Évaluer le comportement et les performances des différents blocs IA ;
- Évaluer les performances de la méthode hybride sur divers scénarios et comparer avec l’état de l’art ;
- Évaluer la capacité de généralisation de la méthode (robustesse face à des scénarios qui n’ont pas été vus lors de la phase d’entraînement).
Profil
Nous recherchons un candidat motivé avec des compétences dans les domaines suivants : traitement du signal et télécommunications, algèbre linéaire (calcul matriciel, décomposition en éléments propres, notions de sous-espaces propres) et programmation (Python – utilisation de la bibliothèque PyTorch avec entraînement de réseau de neurones via GPU – et MATLAB). Des connaissances en estimation paramétrique (maximum de vraisemblance etc.) et en traitement d’antennes sont également attendues.
Le mot de l’équipe
Rejoignez une équipe de passionnés et d’experts, avec 40 ans d’innovation algorithmique à son actif en traitement d’antennes. Ce stage est pour vous l’opportunité d’apprendre et d’évoluer au sein d’une équipe de haut niveau dans un contexte de recherche et développement industriel.
Thomas, Anne & Alice
Candidature
Pour candidater, envoyez CV et lettre de motivation par mail avec pour objet « Stage 2026 » à l’adresse suivante : thomas.aussagues@thalesgroup.com.
