Type annonces : Postes Stagiaires
[StageM2] Hardware Implementation of an IoT Satellite Receiver
Scientific Context Direct-to-Satellite Internet of Things (DtS-IoT) technologies enable low-cost, battery-powered, low-power devices to communicate directly with a satellite in low Earth orbit at approximately 500 km altitude. This enables the transmission of low-data-rate information from remote geographic areas where no terrestrial infrastructure, such as a base station, is available…
[StageM] : Fusion LiDAR-360° et Analyse de l’Attention du Conducteur
Lieu et Contexte Laboratoire : Heudiasyc (UMR CNRS / UTC), Compiègne. Période : Automne 2026 (Septembre 2026 – Février 2027). Encadrement : Équipe de recherche SENSE-DRIVE / Thèse en cours sur la conduite partagée. Présentation du projet L’objectif du projet est de corréler le regard du conducteur avec un environnement…
[StageM2] Point Spread Function Modelling with Neural Fields and a Differentiable Optical Model
Internship synopsis Context. Weak gravitational lensing [1] is a powerful probe of the Large Scale Structure of our Universe. Cosmologists use weak lensing to study the nature of dark matter and its spatial distribution. Weak lensing missions require highly accurate shape measurements of galaxy images. The instrumental response of the…
[Stage M2] Génération de vidéos synthétiques de membres du corps humain avec signal PPG et estimation de la carte de perfusion par apprentissage profond
L’équipe du laboratoire LCOMS proposant ce stage effectue des recherches dans le domaine de l’évaluation de la mobilité et de la santé de personnes équipées de capteurs portés. Le travail de stage s’inscrit dans le périmètre des travaux de thèse de Ahmad HMEDEH, doctorant en deuxième année au laboratoire, portant…
[StageM2] Object detection in real world using Domain generalization and Active learning
★ The internship will take place at the FOX team of CRIStAL laboratory, at the University of Lille. Summary : The success of supervised object detection methods relies on the assumption that the training and test data are drawn from the same distribution. However, in many real-world applications, this assumption…
[Stage M1] Application des méthodes IA à l’algorithme MUSIC
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…
[Stage M2] Apprentissage multimodal et multitâche pour l’analyse des états affectifs et psychologiques
1. Contexte du stage La vision humaine constitue un modèle remarquable de traitement de l’information, reposant sur l’intégration simultanée de multiples modalités sensorielles (vision, audition, proprioception, etc.) et la réalisation parallèle de plusieurs tâches cognitives. Contrairement aux systèmes artificiels actuels, encore souvent spécialisés et unimodaux, le système visuel humain est…
[StageM1ou2] Étude et modélisation de la matrice de covariance spatiale du bruit ambiant dans la gamme basses fréquences appliquée à un réseau de capteurs de fond de mer.
Mots clefs : Traitement du signal, acoustique sous-marine, matrice de covariance spatiale, bruit ambiant, ingénieur, mer/maritime, données réelles. Laboratoire de recherche : IRENav – Ecole Navale (29) Tuteurs du stage : M. Baptiste MENETRIER et M. Abdel BOUDRAA. Les candidatures (CV et lettre de motivation) sont à transmettre avant le…
[StageM2] Détection multimodale de deepfakes par analyse conjointe des dynamiques visuelles, comportementales et physiologiques
Contexte Les deepfakes sont des vidéos synthétiques générées par l’intelligence artificielle, extrêmement réalistes et souvent indiscernables à l’œil nu. Leur prolifération pose des enjeux critiques en matière de sécurité numérique, de confiance dans l’information et de protection de l’identité. Les méthodes actuelles de détection reposent principalement sur des indices visuels,…
[StageM2] Hardware Implementation of an IoT Satellite Receiver
Scientific Context Direct-to-Satellite Internet of Things (DtS-IoT) technologies enable low-cost, battery-powered, low-power devices to communicate directly with a satellite in low Earth orbit at approximately 500 km altitude. This enables the transmission of low-data-rate information from remote geographic areas where no terrestrial infrastructure, such as a base station, is available…
[StageM] : Fusion LiDAR-360° et Analyse de l’Attention du Conducteur
Lieu et Contexte Laboratoire : Heudiasyc (UMR CNRS / UTC), Compiègne. Période : Automne 2026 (Septembre 2026 – Février 2027). Encadrement : Équipe de recherche SENSE-DRIVE / Thèse en cours sur la conduite partagée. Présentation du projet L’objectif du projet est de corréler le regard du conducteur avec un environnement…
[StageM2] Point Spread Function Modelling with Neural Fields and a Differentiable Optical Model
Internship synopsis Context. Weak gravitational lensing [1] is a powerful probe of the Large Scale Structure of our Universe. Cosmologists use weak lensing to study the nature of dark matter and its spatial distribution. Weak lensing missions require highly accurate shape measurements of galaxy images. The instrumental response of the…
[Stage M2] Génération de vidéos synthétiques de membres du corps humain avec signal PPG et estimation de la carte de perfusion par apprentissage profond
L’équipe du laboratoire LCOMS proposant ce stage effectue des recherches dans le domaine de l’évaluation de la mobilité et de la santé de personnes équipées de capteurs portés. Le travail de stage s’inscrit dans le périmètre des travaux de thèse de Ahmad HMEDEH, doctorant en deuxième année au laboratoire, portant…
[StageM2] Object detection in real world using Domain generalization and Active learning
★ The internship will take place at the FOX team of CRIStAL laboratory, at the University of Lille. Summary : The success of supervised object detection methods relies on the assumption that the training and test data are drawn from the same distribution. However, in many real-world applications, this assumption…
[Stage M1] Application des méthodes IA à l’algorithme MUSIC
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…
[Stage M2] Apprentissage multimodal et multitâche pour l’analyse des états affectifs et psychologiques
1. Contexte du stage La vision humaine constitue un modèle remarquable de traitement de l’information, reposant sur l’intégration simultanée de multiples modalités sensorielles (vision, audition, proprioception, etc.) et la réalisation parallèle de plusieurs tâches cognitives. Contrairement aux systèmes artificiels actuels, encore souvent spécialisés et unimodaux, le système visuel humain est…
[StageM1ou2] Étude et modélisation de la matrice de covariance spatiale du bruit ambiant dans la gamme basses fréquences appliquée à un réseau de capteurs de fond de mer.
Mots clefs : Traitement du signal, acoustique sous-marine, matrice de covariance spatiale, bruit ambiant, ingénieur, mer/maritime, données réelles. Laboratoire de recherche : IRENav – Ecole Navale (29) Tuteurs du stage : M. Baptiste MENETRIER et M. Abdel BOUDRAA. Les candidatures (CV et lettre de motivation) sont à transmettre avant le…
[StageM2] Détection multimodale de deepfakes par analyse conjointe des dynamiques visuelles, comportementales et physiologiques
Contexte Les deepfakes sont des vidéos synthétiques générées par l’intelligence artificielle, extrêmement réalistes et souvent indiscernables à l’œil nu. Leur prolifération pose des enjeux critiques en matière de sécurité numérique, de confiance dans l’information et de protection de l’identité. Les méthodes actuelles de détection reposent principalement sur des indices visuels,…

