Stage - Computer vision IA - F/H/N

Le Why du stage : 

Détection automatique de différences entre image réelle et modèle de référence.

Concevoir une méthode permettant de détecter automatiquement les différences locales entre une image d’une pièce produite et son modèle de référence, dans le but d’identifier des non-conformités pour le contrôle qualité.

Dans un contexte industriel où la qualité des pièces produites doit être contrôlée de façon rapide, fiable et répétable, l’automatisation de la détection de défauts visuels représente un enjeu majeur. L’objectif de ce stage est d’explorer des approches modernes de computer vision, et notamment des méthodes d’apprentissage automatique, pour comparer une image réelle d’une pièce à son modèle de référence (rendu 3D ou image témoin) et localiser automatiquement les différences significatives.

Les missions du stage :

• Réaliser un état de l'art
• Participer au développement d’une solution de détection automatique de défauts par comparaison d’images.
• Entraîner et optimiser des modèles de deep learning pour la localisation précise de non-conformités.
• Rédiger un rapport détaillé et éventuellement un article sur la méthodologie et les résultats obtenus.

Le déroulement du stage :

Partie 1: Réaliser un état de l’art approfondi sur les méthodes de détection de différences entre images, avec un focus sur les approches adaptées au contrôle qualité industriel.

Partie 2 : Implémenter plusieurs méthodes représentatives (classiques, deep learning supervisé et non supervisé) permettant la localisation des différences entre images.

Partie 3 : Préparer et traiter les jeux de données nécessaires.

Partie 4 : Évaluer et comparer les performances des méthodes selon des critères de précision, robustesse et rapidité.

Partie 5 : (Optionel) Proposer des solutions de visualisation et de génération de rapports automatisés de non-conformités à partir des différences détectées.

Partie 6 : Documenter les travaux réalisés et participer à la rédaction du rapport final de stage.

OCTO Wanted

• Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou de Master (M2) avec une spécialisation en informatique, computer vision, intelligence artificielle ou traitement d’image.
• Solides bases en Python et en machine learning / deep learning (connaissance de bibliothèques comme PyTorch, TensorFlow, OpenCV).
• Intérêt pour les applications industrielles et la qualité produit.
• Capacité à analyser des articles de recherche, à structurer un benchmark expérimental.
• Autonomie, rigueur et esprit de synthèse.

OCTO Rewards

Et parce que nous savons qu’un stage n’est pas “juste” un stage, on vous partage aussi quelques petits + qui font notre différence :

• 6 participations, 6 podiums au palmarès « Great Place To Work », le bien-être et la progression des Octos est vraiment au cœur de nos préoccupations et nous venons de renouveler notre certification pour la 7e fois cette année ! 

• “There is always a better way” : nous encourageons et soutenons l’innovation par la R&D. Au-delà d’une direction Scientifique dédiée, nous valorisons le temps hors mission pour partager ses connaissances : blog OCTO, talks, meet-up, livre blanc, BBL… en bref de l’open source alimenté par tous les Octos ; 

• Parce que ce ne sont pas que des mots, nous marquons au quotidien notre engagement en matière de numérique responsable : depuis 2021 OCTO est Certifié BCorp. Nous formons les Octos et nos clients à la fresque du climat et œuvrons pour la sobriété numérique en interne et auprès de nos clients ; 

• Le management est un point central de notre culture. Les Octos tuteurs sont formés pour vous accompagner dans le développement de vos compétences ;

• Parce qu’on n’a jamais fini d’apprendre, vous pourrez tirer parti de nos formations, apprendre avec des OCTOs plus expérimentés, et faire parti d'un collectif de passionnés ! 

• Signataire, en 2023, de la charte de la diversité et de l'accord Handicap, et depuis 2022, de la Charte de l’Autre Cercle concernant l’inclusion des personnes LGBTQI+ en entreprise.

Sans oublier les fondamentaux :

• Matériel au choix : ordinateur (PC ou Mac) ;

• Télétravail ;

• Et bien sûr : carte Swile, absences autorisées payées, CSE

OCTO priority 

Collaborer avec des personnes talentueuses issues de différents horizons. Aussi, ce que nous cherchons avant tout, ce sont des personnalités qui enrichiront OCTO. 

En respectant l'égalité des chances, les candidatures sont examinées sans aucun préjugé quant à l'âge, l'ethnie, l'identité de genre, l’expression de genre, le handicap, la nationalité, la religion ou l'orientation sexuelle.