Stage - Vision par ordinateur et IA au service de la navigation aérienne F/H

Description de l'offre

Date de publication : Oct 05, 2026, 5:13PM

La détection et la caractérisation des nuages constituent un enjeu important pour l’aide à la navigation aérienne. La couverture nuageuse, la localisation des formations observées ou leur structure peuvent en effet fournir des informations utiles.
Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet Climate Impulse, qui ambitionne de réaliser le premier tour du monde sans escale et sans émission. L’objectif est d’explorer des méthodes d’analyse automatique d’images permettant de détecter et de décrire les conditions nuageuses observées depuis un aéronef.
Les approches classiques de vision par ordinateur, reposant par exemple sur des modèles de détection ou de classification tels que YOLO, permettent d’identifier rapidement des objets dans une image. Elles nécessitent toutefois des données annotées.
En parallèle, les modèles de langage multimodaux sont capables d’interpréter une image et d’en produire une description contextualisée. Ils pourraient constituer une approche complémentaire pour localiser les nuages dans l’image ou fournir une compréhension globale de la scène.
L’objectif du stage est de comparer ces deux familles d’approches, d’évaluer leurs performances et leurs limites, et d’étudier leur complémentarité pour l’analyse de scènes nuageuses dans un contexte d’aide à la navigation.

Travail à réaliser:

1) État de l’art et données
Réaliser une revue bibliographique sur la détection, la classification et la caractérisation des nuages par vision par ordinateur.
Identifier, sélectionner ou enrichir des jeux de données d’images du ciel, aériennes ou embarquées. Une attention particulière sera portée à la possibilité de constituer un jeu de données synthétique adapté aux cas d’usage étudiés.

2) Approche traditionnelle de vision par ordinateur
Mettre en œuvre, en Python/PyTorch, un ou plusieurs modèles de référence de type YOLO.
Entraîner et évaluer ces modèles pour la détection et/ou la classification de formations nuageuses.
Mesurer les performances, la robustesse aux conditions visuelles variées et le temps d’inférence.

3) Exploration des LLM multimodaux
Tester plusieurs modèles multimodaux, via API et/ou localement pour les modèles open weight.
Concevoir des requêtes permettant d’obtenir une description structurée de la scène : présence de nuages, couverture estimée, localisation, caractéristiques observables et niveau d’incertitude.
Évaluer la pertinence, la fiabilité, la latence et les limites de ces modèles.

4) Comparaison et démonstrateur
Comparer les approches traditionnelles et multimodales selon des critères de précision, robustesse, explicabilité, coût et temps de calcul.
Étudier une approche hybride, dans laquelle un détecteur localise les zones nuageuses et un LLM multimodal produit une interprétation ou un résumé de la scène.
Réaliser un démonstrateur visualisant les résultats dedétection et les descriptions produites.

Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou de master en intelligence artificielle.

·  Intérêt pour le Deep Learning, la Computer Vision;
·  Curiosité pour les LLM multimodaux et les approches d’IA générative ;
·  Rigueur expérimentale
·  Bonnes compétences en Python;

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Date de début souhaitée : Mar 01, 2027, 12:00AM

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