STAGE - Ingénieur(e) de recherche : Deep Learning pour une Navigation Multimodale en Nuages de Points (H/F)

Lieu : Vélizy-Villacoublay

Au sein du département Corporate Research de DASSAULT SYSTEMES vous intègrerez l’équipe « Plant & Manufacturing Twin » qui s’intéresse à des problématiques de Recherche liées à l’Intelligence Artificielle dans des environnements industriels mixant le réel et le virtuel à l’image des jumeaux numériques. En particulier, notre équipe a pour mission principale d’inventer les futures technologies qui serviront à concevoir des expériences virtuelles plus riches et automatisées grâce à la science des données et l’apprentissage statistique.

La navigation dans des environnements virtuels 3D est un challenge : les scènes virtuelles industrielles sont de plus en plus étendues, complexes, et riche en détails sémantiques : l’utilisation de l’intelligence artificielle et des méthodes de Deep Learning est grandement utilisée pour ces problématiques.

Nous proposons de nous intéresser dans ce stage à de nouveaux types de représentation à des fins de virtualisation d’objets réels à partir d’images et nuages de points 3D afin d’évaluer leur capacité de couplage avec des méthodes dites multimodales. Cela peut par exemple permettre de débloquer de nouveaux types d’applications comme de la segmentation ou de la détection à partir de vocabulaire ouvert. L’objectif de la multimodalité est de pouvoir interagir avec de multiples types de données hétérogènes et interconnectés, comme du texte, des images, des nuages de points (et des scènes 3D).

Vos Missions

Dans ce projet, nous visons à effectuer une navigation sémantique en scène ouverte à grande échelle sur des cas industriels, à partir de nuages de points LiDAR avec, en option, les images capturées hautes résolutions à plusieurs points de vue.

Le stagiaire devra dans un premier temps établir une recherche bibliographique sur le domaine puis, avec le guidage de l’encadrant, déterminer la méthode la plus adaptée pour répondre au problème posé. Une implémentation de la méthode sera ensuite mise en œuvre. Enfin, une démonstration des résultats clôturera le stage.