Stage 2026–2027 — INGÉNIEUR(E) - R&D - ACQUISITION DE SERIES TEMPORELLES NUMERIQUES VIA COMPUTER VISION — Toulouse

Stage 2026–2027 — SII Sud-Ouest

Localisation : Toulouse.

Durée : 6 mois.

Début : Dès janvier 2027.

CONTEXTE

Au sein du Pôle R&D Transport du futur, vous rejoignez une équipe travaillant sur le développement de solutions innovantes d’extraction et de valorisation de données issues d’environnements industriels. De nombreux systèmes reposent encore sur des instruments d’affichage locaux (manomètres, thermomètres, compteurs, afficheurs numériques, jauges, etc.) dont les mesures ne sont pas directement accessibles sous forme numérique. Ce projet vise à extraire automatiquement des mesures à partir d’images ou de flux vidéo de cadrans analogiques et numériques acquis dans un cockpit d’avion, puis de reconstruire des séries temporelles pour la supervision et l’analyse de la performance.

OBJECTIFS DE LA MISSION

La solution envisagée repose sur une chaîne de traitement basée sur des algorithmes de Computer Vision et d’Intelligence Artificielle. À partir d’images fixes ou de séquences vidéo, le système doit détecter automatiquement les instruments présents, identifier leur type (analogique ou numérique), extraire la valeur mesurée et reconstituer l’évolution temporelle des données. Les principaux défis concernent la robustesse des algorithmes face aux conditions réelles de prise de vue : variations d’éclairage, reflets, flou de mouvement, occultations partielles, diversité des instruments et des formats d’affichage. Ainsi, les objectifs de ce stage sont les suivants :

• Constituer et enrichir un jeu de données représentatif des différents types d’instruments et des conditions opérationnelles réelles, dans un simulateur de vol déjà présent à la R&D. 5 différents types d’instruments pourront être évalués.
• Établir un benchmark des approches de conversion de séquences vidéo en séries temporelles numériques.
• Évaluer les performances de la solution sur des données synthétiques et améliorer sa robustesse face aux perturbations visuelles (éclairage, bruit, perspective, reflets).
• Évaluer le système dans des conditions réalistes, avec un cadran analogique filmé par une caméra, et ainsi estimer la robustesse face au domain gap simulation / monde réel.

PROFIL RECHERCHÉ

Vous êtes issu(e) d’une Université ou d’une École d’ingénieur et vous recherchez un stage d’une durée de 4 à 6 mois. Vous avez des connaissances en Python et en Computer Vision, une appétence pour travailler sur des sujets innovants et complexes. Vous êtes curieux, proactif, inventif et vous êtes prêt(e) à collaborer avec des personnes en dehors de votre champ disciplinaire.

À L’ISSUE DU STAGE

Compétences fonctionnelles

• Communication écrite, rédaction de documents techniques
• Capacité d’analyse et de synthèse

Compétences techniques

• Computer vision : pytorch, ultralytics
• Python
• Traitement d’images

Source

Book de stages SII 2026–2027 — page 89