L'Institut national de l'information géographique et forestière (IGN) est un établissement public à caractère administratif placé sous la tutelle des ministères chargés de l'écologie et de la forêt. Sa vocation est de produire et diffuser des données (open data) et des représentations (cartes en ligne et papier, géovisualisation) de référence relatives à la connaissance du territoire national et des forêts françaises ainsi qu'à leur évolution.
Grâce à son école d'ingénieurs, l'ENSG-Géomatique, et à ses équipes de recherche pluridisciplinaires, l'institut cultive un potentiel d'innovation de haut niveau dans plusieurs domaines (géodésie, forêt, photogrammétrie, intelligence artificielle, analyse spatiale, visualisation 3D, etc.).
Contexte
L'entraînement de modèles d'apprentissage profond pour l'interprétation d'images aériennes et satellitaires requiert de grandes quantités de données annotées. Toutefois, si d'importants volumes de données d'Observation de la Terre (OT) sont disponibles grâce aux satellites européens Sentinel-2 et aux programmes français d'imagerie SPOT et BDORTHO, cette masse de données est non-étiquetée. En effet, peu d'images de télédétection sont annotées avec des informations sémantiques utiles pour entraîner des modèles profonds. Ce phénomène est d'autant plus critique pour la cartographie d'urgence: les catastrophes naturelles sont des événements rares, ce qui réduit d'autant les images disponibles.
Pour pallier ces difficultés, la recherche en intelligence artificielle s'est intéressée à la génération de bases de données d'images synthétiques. La popularisation de l'intelligence artificielle dite générative permet ainsi de produire des jeux de données annotés, en générant des images diverses dans des configurations connues. La génération procédurale est en outre un procédé historiquement bien connu dans la communauté du jeu vidéo, permettant de produire rapidement de grands mondes virtuels en trois dimensions.
Missions
L'objectif principal de cette thèse est de combiner les forces de l'apprentissage profond et de la génération procédurale basée grammaire pour les données géospatiales.
La génération procédurale désigne les algorithmes de création de contenu, en particulier pour le jeu vidéo. Ces techniques permettent de créer des mondes virtuels cohérents, notamment pour la modélisation et la simulation du réel. La génération procédurale connaît un regain de popularité car elle permet de produire de grands volumes de données synthétiques annotées, sur lesquels entraîner des réseaux de neurones profonds.
Ce sujet de thèse s'intéresse ainsi à l'hybridation entre la génération procédurale symbolique, en particulier exploitant les grammaires, et l'apprentissage profond. Des approches hybrides peuvent permettre d'apprendre à partir de moins d'exemples, tout en respectant mieux les contraintes imposées sur les données par une grammaire.
Profil recherché
Le ou la candidate idéale dispose d'une formation de niveau bac+5 (master ou ingénieur) dans l'un des domaines suivants: science des données, jeu vidéo, géomatique. Il ou elle démontre une expérience de la programmation, en particulier avec le langage Python. Une connaissance des outils de gestion projet informatique, notamment Git, sera appréciée. Une bonne maîtrise de l'anglais (écrit et oral) est un pré-requis.
Conditions particulières
Missions ponctuelles dans le cadre de séminaires et de conférences.
Atouts de l'environnement de travail
* Cadre académique de la recherche au sein du laboratoire LASTIG et de l'université Gustave Eiffel
* Liens avec les services d'innovation et de production de l'IGN pour l'identification de verrous scientifiques à fort impact sociétal
* Pratique possible du télétravail après une période de prise de poste
* Équipements sportifs disponibles sur site
* Associations culturelles et sportives au sein de l'IGN
* Restauration d'entreprise
* Remboursement transport 75% et indemnités kilométriques vélo
Contact
Nicolas Audebert - nicolas.audebert@ign.fr
Julien Perret - julien.perret@ign.fr
#J-18808-Ljbffr
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