Stage 6 mois Identification des modes radars par un réseau possibiliste H/F

Description de l'offre

QUI SOMMES-NOUS ?

Rejoignez Thales, leader mondial des technologies de sûreté et de sécurité pour les marchés de l'Aérospatial, du Transport, de la Défense et de la Sécurité . Fort de 62 000 collaborateurs dans 56 pays , le Groupe bénéficie d'une implantation internationale qui lui permet d'agir au plus près de ses clients, partout dans le monde .

L' activité Systèmes de missions de défense fournit des équipements , des solutions et des services liés aux systèmes de combat électroniques , de surveillance et de reconnaissance , de combat naval , de surface et de lutte sous la mer .

Le site d'Élancourt est un centre de développement des hautes technologies, liées au domaine des Radars de conduite de tir et de surveillance, ainsi que des solutions de Guerre Électronique .

QUI ETES-VOUS ?

Etudiant ingénieur en 3ème année ou Master 2, spécialité statistiques & machine learning, vous avez acquis de solides connaissances en statistiques bayésiennes, réseaux bayésiens, Matlab, Python, C++ et avez un bon niveau d'anglais.

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

Contexte : l'identification des modes radars s'apparente à un problème classique de classification. Après réduction des données par extraction des caractéristiques propres aux modes, l'utilisation d'une méthode de classification telle que les modèles de mélanges, les réseaux bayésiens ou encore les réseaux de neurones conduit à la prise de décision.

Néanmoins, une notion d'incomplétude intrinsèque aux données entraîne un taux d'erreurs non négligeable dans la reconnaissance des modes du fait de la sensibilité des méthodes usuelles à ce type d'incertitude. Il est donc nécessaire de construire une méthode de classification robuste permettant l'identification tout en gérant l'incomplétude liée aux données.
La théorie des possibilités offre alors un cadre naturel et formel pour la représentation des données imprécises et incertaines ainsi qu'une capacité à décrire les états d'un réseau tant par leurs aspects qualitatifs que quantitatifs.

Dans ce cadre, intégré à l'équipe Simulations de notre Direction Technique, après avoir traité les problèmes artificiels simples et vous être familiarisé avec les concepts sous jacents, vous contribuerez à :
Construire un réseau reposant sur la théorie possibiliste,
Proposer une méthode d'apprentissage des paramètres de ce dernier fondée sur l'état de l'art.
Comparer les performances d'identification entre les méthodes usuelles et celle développée

La perspective de rejoindre un Groupe innovant vous motive ? Alors rejoignez-nous en postulant à cette offre .

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