Stage - Application d'Une Approche de Distillation Inter-Tâches pour Améliorer la Détection d'Objets H/F - 93

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.
Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.

Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.
* CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.Contexte :
Le Datalab de Safran Aircraft Engines accompagne les équipes métier dans le développement de solutions d'IA et de computer vision pour des cas d'usage industriels (notamment l'inspection de défauts par analyse image et/ou vidéo). Pour traiter des situations où peu de données annotées sont disponibles, une approche de distillation inter-tâches employant des modèles de fondation (type DINOv2) a été développée en interne afin de faciliter le transfert de connaissances entre modèles.

Sujet du stage :
L'objectif du stage est de s'appuyer sur cette méthode et de l'appliquer à différents modèles de classification et de détection d'objets déjà en service chez Safran. Le ou la stagiaire devra évaluer ses effets sur les performances dans des contextes industriels, et proposer des pistes pour un déploiement plus large selon les résultats obtenus.

Missions :
Prise en main de la méthode et des outils internes du Datalab
Application de la démarche à plusieurs architectures d'IA existantes
Analyse comparative des résultats obtenus en situation réelle
Préconisations pour le déploiement et restitution des travaux