Stage M2 Utiliser le Deep-Learning pour Étudier la Déformation de l'Aluminium H/F

Description de l'offre

Description

Pour plus de détails, consulter le site internet de l'École : www.imt-nord-europe.fr Le stage sera effectué au sein du Centre d'Enseignement de Recherche et d'Innovation pour les Matériaux et Procédés (CERI MP) où sont menées des expertises techniques et scientifiques centrées principalement autour des matériaux du génie civil et des matériaux polymères et composites, ainsi que leur mise en oeuvre par des procédés innovants. Description du sujet de stage : La compréhension des mécanismes de déformation plastique à l'échelle micrométrique d'un métal permet de prédire son comportement mécanique à l'échelle mésoscopique, voir même à l'échelle du composant en utilisant la simulation numérique. Dans les métaux, la déformation est principalement gouvernée par le déplacement de défauts cristallins linéaires appelés dislocations. C'est en caractérisant la nature et le déplacement de ces dislocations qu'il est possible de comprendre le comportement mécanique macroscopique du matériau. Le moyen le plus communément utilisé pour leur observation directe est la microscopie électronique en transmission (MET). Les dislocations ainsi observées apparaissent sous la forme de « ficelles » noires sur fond gris. Afin d'étudier la dynamique de ces dislocations, des films sont acquis. Il est alors question d'extraire l'information de chaque image, c'est-à-dire de segmenter chaque dislocation de chaque image. Il n'est pas envisageable de les extraire manuellement si l'on considère que les vidéos peuvent durer plusieurs minutes. De même, à cause des contrastes non uniformes observés en MET il est très délicat de mettre en place un traitement d'image. Une solution envisagée serait d'utiliser le deep-learning (DL) pour segmenter ces dislocations. Missions et Activités : La première étape consistera à bâtir une base d'apprentissage à partir d'images existantes. Cette étape est fondamentale, et permet de fournir une base d'images « annotées » permettant de distinguer dislocations et autres défauts. Puis on pourra dans un deuxième temps effectuer une étude comparative des architectures classiques de détection de régions (ROI), RCNN et YOLO, pour identifier la meilleure configuration pour l'application, et effectuer un apprentissage à partir des images précédentes. Une étude prospective de transfert de l'architecture choisie vers une architecture NeRF (ou PINN) sera menée pour envisager un modèle continu (modèle physique) éventuel des dislocations.

Date de début

04 déc., 2025

Expérience

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Profil

Profil du/de la candidat(e) : (Prérequis/ Diplôme) Le sujet de stage conviendrait à un(e) candidat(e) niveau Bac +5 préparant un master ou un diplôme d'ingénieur dans les spécialités suivantes : informatique, informatique industrielle, traitement d'images - Savoir être : Motivé(e), enclin à la communication et autonomie - Savoir faire : Structuration d'un travail scientifique, analyse et synthèse de résultats et présentation orale de résultats - Connaissances : Traitement d'image, apprentissage, Python, Deep Learning, Métallurgie (serait un plus) Conditions : L'offre de stage est à pourvoir à compter du pour une durée de 6 mois. Renseignements et modalités de dépôt de candidature : - Transmettre un CV et une lettre de motivation (1 page maximum) - Fournir les relevés de notes des deux dernières années - Inclure, au moins, une lettre de recommandation - Pour tout renseignement sur le poste, merci de vous adresser aux personnes suivantes : Romain GAUTIER, enseignant-chercheur, @.** ; Franck DUFRENOIS, enseignant-chercheur (HdR), @.** André BIGAND, Prof. Emerite, @.** - Pour tout renseignement administratif, merci de vous adresser à la Direction des Ressources Humaines : @.** - Par ailleurs, le poste peut être aménagé pour une personne en situation de handicap. Date limite de candidature : 30/01/2026

Formation

RJ/Qualif/Ingenieur_B5

Secteur

Enseign_forma