En un coup d'œil
- Missions: Étudier et comparer les performances des modèles VLM pour détecter des anomalies visuelles complexes.
- Entreprise: Projet innovant PostGenAI piloté par Sorbonne Université, soutenu par l'ANR.
- Avantages: Contrat de 18 mois, salaire selon expérience, environnement dynamique.
- Autres infos: Opportunités de publication et de collaboration avec des industriels.
- Pourquoi ce job: Contribuez à l'avenir de l'IA dans l'industrie et faites une réelle différence.
- Qualifications: Diplôme d'ingénieur ou master en Génie Industriel ou Informatique, compétences en Python.
Le salaire estimé est compris entre 3150 - 3850 € par mois.
Ce recrutement s’inscrit dans le cadre du projet PostGenAI piloté par Sorbonne Université. Le projet est soutenu par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR), dans le cadre du plan d'investissement gouvernemental France 2030.
Vos missions :
- Assurer une étude scientifique rigoureuse, visant à comparer les performances des modèles VLM sur la détection d’anomalies visuelles complexes.
- Prendre en charge l’étude complète, dimensionner les critères d’évaluations ainsi que les configurations de déploiement des modèles, mener les expérimentations associées.
- Contribuer à l’écriture d’articles scientifiques reprenant les résultats de l’étude et proposant des recommandations quant à la transposition et au déploiement des modèles VLM dans l’industrie.
Activités principales :
Le sujet traite de la problématique générale de la détection d’anomalies visuelles complexes dans l’industrie. L’industrie doit se doter d’outils d’inspection de confiance rapidement déployables en production. Les solutions d’IA supervisées les plus performantes reposent sur une activité préalable longue et coûteuse d’étiquetage d’images par des experts-process (plusieurs centaines d’étiquetages d’images).
Les anomalies visuelles complexes sont :
- (1) des défauts logiques où les modèles doivent détecter et contrôler la logique de positionnement relatif entre différents objets ou entités de la scène. Il s’agit par exemple : du contrôle de l’absence/présence de pièces ou composants, de la détection d’erreurs de câblages etc.
- (2) des défauts de texture, comme des opacités, des fissures, des arrachements, etc.
L’activité principale du poste sera d’étudier puis de comparer les performances des modèles VLM sur la détection de ces anomalies. Les critères de coûts seront pris en compte (liés à l’inférence, à l’étiquetage, aux formulations des prompts et à la consommation électrique, etc). Les différents types de modèles (format ouvert, propriétaire etc.) seront à considérer pour l’étude.
Sur la base des résultats obtenus, des recommandations quant à la transposition de ces méthodes à l’industrie seront proposées puis valorisées auprès d’industriels partenaires de l’UTC. La rédaction, la soumission et la publication dans des journaux scientifiques sont attendues.
Informations complémentaires :
- Dates pour candidater : Du 21/09/2026 au 20/10/2026
- Type de contrat et date prévisionnelle de recrutement : Contrat à durée déterminée - durée prévue de 18 mois - à pourvoir en octobre 2026
- Salaires mensuel brut : Selon expérience et financement
- Volume horaire : 37 heures et 30 minutes par semaine - 1 607 heures par an
Contexte scientifique / résumé du projet :
Le cluster PostGenAI@Paris a pour ambition d’anticiper les ruptures de l’intelligence artificielle et d’en maîtriser les enjeux scientifiques, sociétaux et éthiques — là où les frontières entre technologie et intelligence humaine deviennent progressivement indistinctes.
Le projet porte sur le CAP 1.6 AI for Industry, qui a pour objectif de développer des méthodes d’explicabilité et de quantification d’incertitude pour rendre l’IA utilisable, auditable et vraiment opérationnelle dans les décisions industrielles liées aux risques.
Bien qu’il existe un nombre de solutions important (méthodes locales, méthodes globales (Carvalho et al., 2024)), une marge de progression est encore nécessaire sur les taux de fausses alarmes. Les premières constatations issues de l’étude benchmark sur AutoVI montrent que pour des défauts logiques (des câblages par exemple) le taux de fausses alarmes est compris entre 5% et 20%. Il est donc primordial d’apporter de nouvelles méthodes aidant à expliquer les raisons d’une fausse activation. Par conséquent, un verrou attaqué dans ce projet concerne la réduction des taux de fausses alarmes et l’amélioration de l'explicabilité des résultats pour les images incorrectement classées comme défectueuses.
Compétences :
- Savoir concevoir et mettre en œuvre un protocole scientifique expérimental rigoureux
- Avoir des bases solides en programmation Python et comprendre les architectures des IA basées sur les LLM et VLM
- Avoir des connaissances en inspection de défauts visuels pour l’industrie
Diplôme :
Diplôme d’ingénieur ou master Domaine Génie Industriel, Génie informatique
Ingénieur de recherche F/H Détection d’anomalies visuelles complexes par apprentissage très faiblement supervisé : Etudes, applications et transposition des méthodes Visual Large Model à l’industrie du futur. in Compiègne employeur : Université de Technologie de Compiègne
L'Université de Technologie de Compiègne est un employeur de choix, offrant un environnement académique stimulant où l'innovation et la recherche sont au cœur de nos activités. Nos professeurs bénéficient d'opportunités de développement professionnel continu, d'une culture collaborative et d'un accès à des projets internationaux enrichissants, le tout dans un cadre dynamique et inspirant. Rejoindre notre équipe, c'est contribuer à façonner l'avenir de la technologie et du management dans un cadre propice à l'épanouissement personnel et professionnel.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Université de Technologie de Compiègne
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur de recherche F/H Détection d’anomalies visuelles complexes par apprentissage très faiblement supervisé : Etudes, applications et transposition des méthodes Visual Large Model à l’industrie du futur. in Compiègne
✨Réseautage dans les meetup tech
Les meetups et événements tech sont de super endroits pour rencontrer des professionnels du secteur et dénicher des opportunités d'apprentissage. N'hésite pas à t'inscrire à des événements locaux autour de l'ingénierie et du développement logiciel, ça peut vraiment faire la différence !
✨Contributions Open Source
Participer à des projets open source est un excellent moyen de te faire connaître dans le milieu. Cela montre non seulement tes compétences techniques, mais aussi ton esprit d'équipe. Regarde sur GitHub et commence par des projets qui t'intéressent, c'est une belle manière de te démarquer.
✨Exploration des programmes en alternance
Renseigne-toi sur les programmes d'apprentissage proposés par Université de Technologie de Compiègne ou d'autres entreprises de ta région. Beaucoup d'entre elles ont des offres destinées aux jeunes talents comme toi, et ça peut souvent mener à une embauche à la clé !
✨Visibilité sur les plateformes d'emploi
Crée un profil attractif sur des plateformes comme LinkedIn et assure-toi d'y partager tes projets d'école ou personnels. Applique directement via le site de Université de Technologie de Compiègne pour te démarquer des autres candidats. Cela montre que tu es vraiment intéressé(e) par leur équipe !
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Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes projets personnels:Dans le domaine de l'ingénierie et du développement logiciel, il est super important de montrer ce que tu sais faire. Si tu as des projets sur GitHub ou d'autres réalisations personnelles, n'hésite pas à les inclure dans ton CV ou ta lettre de motivation. Ça prouvera que tu es déjà actif dans le domaine et que tu as les compétences nécessaires !
Parle de ta passion pour la tech:Pour un apprentissage, nous voulons voir ton enthousiasme et ta motivation à apprendre. Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu veux rejoindre Université de Technologie de Compiègne et ce qui te passionne dans le développement logiciel. Ça montre que tu es prêt à te plonger dans le travail et à acquérir de nouvelles compétences !
Mentionne tes compétences en programmation:Sois précis sur les langages de programmation que tu maîtrises. Que ce soit Java, Python, ou un autre, mentionne-les clairement dans ton CV. Pense aussi à ajouter n'importe quel certificat ou diplôme pertinent pour donner un petit plus à ton dossier.
Adapter ton CV à l'apprentissage:Pour un apprentissage, il vaut mieux un CV qui met l'accent sur ton potentiel et ton envie d'apprendre que sur une expérience professionnelle étendue. N'hésite pas à inclure des activités extrascolaires, des travaux de groupe ou des cours pertinents, car tout cela peut montrer ta capacité à apprendre et à t'adapter rapidement !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Université de Technologie de Compiègne
✨Montre tes compétences techniques
En tant qu'apprenti dans le domaine de l'ingénierie et du développement logiciel, il est super important de mettre en avant tes compétences techniques ! Prépare-toi à répondre à des questions sur des langages de programmation comme Python, Java ou C#. Penses aussi à revoir des concepts comme la gestion de versions avec Git, qui est souvent un point de discussion.
✨Prépare un projet à montrer
Avoir un projet personnel ou un code que tu as développé peut vraiment faire la différence. Prépare-toi à en parler, à expliquer les défis que tu as rencontrés et comment tu les as surmontés. Cela montre non seulement tes compétences techniques, mais aussi ta capacité à apprendre et à t’adapter !
✨Sois prêt pour des mises en situation
Les entretiens peuvent inclure des mises en situation ou des exercices pratiques pour évaluer ta capacité à résoudre des problèmes. Sois prêt à coder sur tableau blanc ou à utiliser un éditeur de code durant l’entretien, ça fait partie du jeu dans notre domaine !
✨Démontre ta motivation et ta soif d'apprendre
Comme c'est un apprentissage, les employeurs cherchent souvent des candidats passionnés par la technologie et prêts à apprendre. Parle de tes projets, des cours en ligne que tu as suivis ou des hackathons auxquels tu as participé. Ça montre que tu es engagé et que tu veux vraiment développer tes compétences dans le monde du logiciel !
