Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2024-32966
Description de l’unité
En tant que stagiaire au CEA-LETI (Institut de recherche technologique de CEA Tech), vous aurez l’opportunité de travailler au sein d’un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d’experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l’apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.
Présentation de l’unité :
Situé à Grenoble, le Département DSYS du LETI conduit des travaux de recherche et développement (R&D) qui visent, la conception et la réalisation de solutions innovantes pour l’industrie au sens large (TPE, PME, ETI, GG) et pour des secteurs applicatifs très variés (transport, sécurité, biens de consommation, habitat, industrie, santé, …). Il s’appuie sur un socle d’expertises couvrant :
– Les communications au sens large (sans fil ou filaire ; courte et longue portée ; par ondes radio,
lumière, couplage inductif…),
– Les capteurs et les systèmes de capteurs miniatures,
– La gestion, la récupération et la conversion d’énergie
– La sécurisation des composants et systèmes électroniques et l’évaluation de leur vulnérabilité
En nous rejoignant, vous contribuerez au développement des nouveaux algorithmes de traitement du signal, de machine learning et d’IA utilisés dans l’industrie française et européenne de demain.
Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
Stage
Intitulé de l’offre
Stage – Détection de défauts à l’aide de réseaux de neurones informés par la physique H/F
Sujet de stage
Dans un contexte en constante évolution vous travaillerez sur le développement d’un réseau de neurones informé par la physique (PINNs) pour la détection de défauts dans une poutre métallique.
Durée du contrat (en mois)
6 mois
Description de l’offre
Rejoignez-nous en Stage !
CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo.
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l’opportunité de travailler au sein d’un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d’experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l’apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.
Description du poste :
Au sein du laboratoire des signaux et systèmes de capteurs vous travaillerez avec une équipe de 10 chercheurs.
L’apprentissage basée sur les données (apprentissage machine/machine learning) a révolutionné une grande variété de domaines. Par rapport à d’autres algorithmes de type systèmes experts, basés sur la connaissance, ils ont montré leur capacité à réaliser des tâches complexes (détection d’objets, traduction, synthèse de texte). Néanmoins, entraîner ces modèles nécessite une quantité importante de données, notamment s’il s’agit de réseaux de neurones profonds (deep learning). Par exemple, ChatGPT a été entraîné sur plusieurs centaines de GB.
Que faire pour d’autres tâches pour lesquelles les données d’entraînement sont difficiles ou couteuses à acquérir ? Ou qu’elles ne suffisent pas ? Depuis quelques années, un nouveau paradigme émerge, celui de combiner ces données à une connaissance a priori. En effet, on dispose souvent de connaissances sur la tâche, qui ne sont pas contenues dans les données d’entraînement. On sait par exemple que la sortie du modèle est toujours positive, qu’elle doit respecter la physique, etc. Ajouter cette connaissance permettrait d’atteindre les mêmes performances avec moins de données d’entrainement ou d’obtenir un modèle plus performant. Une des manière d’ajouter cette connaissance a connu un réel engouement : les réseaux de neurone informés par la physique ou physics-informed neural networks (PINNs). Cette méthode permet d’obtenir une solution qui respecte les données d’entrainement et également une équation physique.
Votre stage consistera à appliquer cette méthode dans le cas de la déformation d’une poutre métallique. Pour cela, plusieurs bases de données d’entrainement (expérimentales et synthétiques) ont déjà été acquises. Le laboratoire a également créé artificiellement des défauts sur cette poutre, qu’il faudra localiser.
Vous devrez pour cela :
1. Réaliser une étude bibliographique sur les PINNs
2. Appréhender et mettre en forme les bases de données
3. Entraîner un premier réseau de neurones classique
4. Entraîner un réseau de neurone informé par la physique
5. Analyser vos résultats et éventuellement rédiger une publication
Durant tout votre stage, une attention particulière sera portée à l’organisation de votre code, le suivi de versions et sa documentation, ainsi qu’à l’analyse critique des résultats obtenus pour différents paramètres des algorithmes.
Moyens / Méthodes / Logiciels
Python, Git, modules pandas & pytorch, équations aux dérivées partielles, recherche bibliographique
Profil du candidat
Qu’attendons-nous de vous ?
Vous préparez un diplôme de niveau Master 2 en université ou 3ème année d’école d’ingénieur, dans les disciplines suivantes : informatique, mathématiques, télécommunications.
Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu pour votre rigueur, votre curiosité et votre d’enthousiasme pour résoudre des problèmes ouverts.
Vous possédez des connaissances en machine learning et deep learning et disposez idéalement d’une première expérience dans ces domaines. Toute expérience antérieure dans le domaine de la recherche sera valorisée, notamment la lecture d’articles scientifiques.
Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles !
Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons :
- L’opportunité de travailler au sein d’une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,
- Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels,
- Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,
- Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité,
- De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage
- Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,
- Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%,
- Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,
- Un restaurant d’entreprise,
- Une politique diversité et inclusion,
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d’organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.
Localisation du poste
Site
Grenoble
Localisation du poste
France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)
Ville
Grenoble
Critères candidat
Langues
- Français (Courant)
- Anglais (Courant)
Diplôme préparé
Bac+5 – Diplôme École d’ingénieurs
Possibilité de poursuite en thèse
Oui
Demandeur
Disponibilité du poste
01/03/2025
