Un poste de maître de conférences en traitement du signal et des images sera ouvert au concours en 2025 à l’Université Toulouse 3 – Paul Sabatier. Les activités de recherche seront menées à l’IRAP ou au LAAS. Les enseignements se déroulement dans le département EEA de la Faculté Sciences et Ingénierie. Fiche de poste
Intitulé du poste : Traitement du signal et des images
Type de poste : Maître de conférences
Section CNU : 61
Etablissement : Université de Toulouse
Laboratoires : IRAP – UMR 5277 / LAAS – UPR 8001
Mots-clés : Traitement du Signal, Traitement d’Images, Télédétection, Vision par Ordinateur
Contacts :
– Enseignement : Jean-Pascal Cambronne
– Recherche IRAP : Yannick Deville (groupe SISU)
– Recherche LAAS : Patrick Danès (équipe RAP)
Profil Enseignement :
Les besoins pédagogiques du poste à pourvoir concernent une grande partie des thématiques de la 61ème section du CNU centrées sur le Traitement du Signal. En effet, la filière EEA propose de nombreux enseignements en traitement du signal et des images et leurs applications. Des enseignements de base démarrent au niveau de la Licence mention EEA (L2 et L3) et de la 1ère année de l’École d’Ingénieurs UPSSITECH, et sont plus spécialisés au niveau du Master mention EEA, en particulier dans le parcours « Signal, Image et Apprentissage Automatique », avec, à tous les niveaux, une forte composante pratique (Travaux pratiques et Projets).
La personne recrutée devra justifier de compétences avérées en traitement du signal et des images au sens large, lui permettant d’enseigner dans plusieurs des thématiques suivantes du traitement du signal et des images, et dans une moindre mesure en statistique et apprentissage automatique :
– Traitement du signal (outils mathématiques pour le traitement du signal, signaux et systèmes numériques, signaux aléatoires, filtrage, analyse spectrale et temps-fréquence, télécommunications, codage, modulation, compression) ;
– Traitement d’images et vision par ordinateur (colorimétrie, filtrage, analyse fréquentielle, morphologie mathématique, segmentation, restauration, compression, capteurs d’images et dispositifs d’acquisition, reconnaissance de formes, analyse
vidéo) ;
– Statistique et apprentissage automatique (outils statistiques pour l’analyse des données, estimation, optimisation, machine learning, classification supervisée et non supervisée, régression, réseaux de neurones, deep learning).
La personne recrutée devra avoir la capacité d’adapter son approche pédagogique à un public varié et de mettre en place des pédagogies innovantes. Elle devra s’investir dans le renouvellement et le suivi des travaux pratiques et dans l’encadrement des projets. Elle devra, à moyen terme, coordonner les enseignements dans ce domaine au sein du département EEA et participer à la promotion du Master et de la filière EEA en général et au renforcement de leur attractivité.
Recherche :
La personne recrutée inscrira ses travaux de recherche en rattachement au groupe SISU (Signal Image en Sciences de l’Univers) de l’IRAP (Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie) ou à l’équipe RAP (Robotique, Action et Perception) du LAAS-CNRS (Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systèmes).
L’IRAP possède l’originalité de regrouper dans une équipe transverse, le groupe SISU, des enseignants-chercheurs (relevant de la section 61 du CNU) et chercheurs en traitement du signal et des images. Les principaux thèmes abordés sont les problèmes inverses, la séparation aveugle de sources et plus généralement l’analyse de signaux, images et données en particulier hyperspectrales, ainsi que l’apprentissage automatique. Les aspects méthodologiques sont développés avec un but d’application en Sciences de l’Espace et Observation de la Terre, en prenant en compte les aspects physiques et instrumentaux des problèmes posés. L’environnement scientifique local couvrant une très large partie de l’astronomie et de l’astrophysique, et plus généralement de l’observation de la Terre et de l’espace, offre une vaste palette d’applications des techniques de traitement du signal et des images, pour de nombreux projets observationnels et permet de bénéficier d’étroites collaborations notamment avec les autres équipes de l’IRAP, de l’Observatoire Midi-Pyrénées, du CNES et de l’ONERA.
La personne recrutée devra montrer sa capacité à s’intégrer au sein du groupe SISU, dans un cadre pluridisciplinaire, sur une des thématiques mentionnées, en mettant également en avant son intérêt envers les problèmes pratiques et l’exploitation de données réelles.
Le LAAS-CNRS développe des recherches majoritairement dans quatre domaines scientifiques : l’automatique, l’informatique, la robotique et les micro/nanosciences. Ces recherches ont un fort impact applicatif (aéronautique, espace, énergie, transports et mobilités, télécommunications, santé, agro-alimentaire, environnement, productique et industrie du futur, défense, etc.) et sont ainsi en forte interaction avec le secteur économique et social.
La personne recrutée s’intégrera dans le Département Robotique, au sein de l’équipe RAP (relevant de la section 61 du CNU). Elle développera des recherches en vision par ordinateur (2D, stéréo, 3D, multi-spectrale, etc.) et traitement d’images et vidéos pour la robotique.
Les compétences suivantes seront particulièrement appréciées : approches “model-based” (vision par ordinateur) et/ou “data-based” (apprentissage automatique) pour la détection, la segmentation, le suivi et la reconnaissance de structures d’intérêt ainsi que l’interprétation de scènes ; vision active ; méthodes et architectures physiques pour l’embarqué ; explicabilité, interprétabilité et certification d’algorithmes. Les champs applicatifs sont multiples : interaction humains-
robots ; industrie du futur ; transports et mobilité ; robotique agricole, etc.
