Type annonces : Proposition de poste

[StageM2/Ing] : Modélisation de données de crowdsourcing en agriculture par des approches de deep learning et processus ponctuels

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Disciplines : Data Science / Deep Learning / Agronomie / EnvironnementDurée : 5 à 6 moisLieu : MontpellierNiveau requis : Master 2 / dernière année d’école d’ingénieurMots-clefs : crowdsourcing, état hydrique de la vigne, Intelligence Artificielle, mathématiquesappliquées, viticulture, sciences participatives, statistiques Contexte :Le suivi de l’état hydrique de la vigne…

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[StageM2] Wheelchair Soccer Trajectory Tracking

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Context Sport plays an important role in the well-being of every individual. In the context of a disability, this role is even more crucial for self-confidence and the development of autonomy, not to mention the factor of social integration. The Paris 2024 Paralympic Games have called for a revolution in…

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[StageM2(+PhD)] : Approches apprentissage pour la complétion informée de données : Détection multi-échelle spectrale de vers de Roscoff.

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Mots-clés : Apprentissage statistique ; imagerie hyperspectrale ; télédétection ; photosymbiose ; vers de Roscoff. Description du sujet : Le ver de Roscoff (Symsagittifera roscoffensis) est un petit organisme marin vivant en photosymbiose avec une microalgue verte (Tetraselmis convolutae), ce qui en fait à la fois un modèle d’étude de…

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[StageM2] – Deep metric learning of 2D shape representations

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Context: In the field of 2D or 3D region of interest (ROI) delineation in medical imaging, combining segmentations of anatomical structures from different sources proves beneficial. This is particularly relevant given the development of multimodal and multi-parametric imaging acquisition devices. Furthermore, combining multiple expert tracings of the same ROI can…

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[StageM2] – Quantifying Dataset Influence in Generative Models via Subspace Analysis

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Context and Motivation Generative AI models such as GANs and diffusion models are trained on massive image collections that are massive, often opaque datasets [1, 2]. These datasets may include personal photos, artwork, or copyrighted media, raising important concerns about attribution, copyright, and content ownership. Existing auditing techniques—such as membership…

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[StageM2] – Prédiction de la synthétisabilité des matériaux à l’aide de Grands Modèles de Langage (LLM)

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Contexte scientifique Les Grands Modèles de Langage (LLM) ouvrent aujourd’hui de nouvelles perspectives pour la recherche en science des matériaux. Initialement développés pour le traitement du langage naturel, ces modèles montrent désormais un fort potentiel pour la compréhension, la génération et l’analyse de connaissances scientifiques complexes issues de la littérature…

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[Post-doc] Online Optimal Transport

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Keywords: Optimal Transport, Sinkhorn algorithm, Online Learning, Machine Learning, Signal Processing. Description: Optimal transport (OT) is a powerful framework to define and compute distances between distributions (a.k.a. Wasserstein or earth mover’s distance), with a tractable computation thanks to the Sinkhorn algorithm [1]. Entropic regularization, which enables fast iterative scaling and…

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[StageM2/Ingé] Développement d’une méthode optique de corrélation d’images pour la caractérisation des contraintes résiduelles

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Offre de stage – Niveau Master 2 / École d’ingénieur Laboratoire d’accueil : LPMT – Laboratoire de Physique et Mécanique TextilesLieu : IUT de Mulhouse Université de Haute Alsace Durée : 5 à 6 moisDébut du stage : mars 2026 Gratification : selon réglementation en vigueurEncadrants : Aboubakar Sédick IBRAHIM…

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[Stage M2] Modèles vision-langage (VLM) pour l’automatisation des inspections de ponts

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L’équipe ENDSUM du Cerema propose un sujet de stage M2 / PFE Ingénieur (indemnisé, 5-6 mois), sur son site de Strasbourg. L’objectif est de contribuer à définir une nouvelle génération d’outils d’aide à l’inspection des ouvrages d’art (ponts, murs…) en exploitant les possibilités offertes par les modèles vision-langage (VLM).Plus d’informations…

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