2025-127466 – STAGE M2 – Méthodes d’IA pour la Détection de défauts sur les structures en béton F/H – Stage – CHATOU

Expirée

Famille professionnelle / Métier : AUTOMATISMES ELECTRONIQUE INFO INDUST/Ingénierie / Expertise / Recherche
Type de contrat : Stage
Description du poste :
STAGE M2 – Détection de défauts sur les structures en béton : de l’amélioration de la base de données à l’extraction automatique de caractéristiques des défauts.

Contexte
Le parc nucléaire français est composé de 57 tranches nucléaires. Ces tranches comprennent des ouvrages de génie civil en béton (aéroréfrigérants, enceintes de confinement) dont l’état structurel est surveillé par drone très régulièrement. Les images issues de ces inspections sont ensuite analysées manuellement pour en extraire les zones où des défauts (fissures par exemple) sont présents et indiquer à l’exploitant les réparations à effectuer. Ce travail d’analyse est long et fastidieux, c’est pourquoi EDF R&D développe un procédé d’analyse automatisé basé sur des algorithmes de Depp Learning pour réaliser cette tâche. Ce procédé comprend plusieurs phases, et EDF R&D souhaite travailler sur l’amélioration de la phase d’entrainement des modèles via la mise en place de méthodes de dégradation des images et la recherche d’une base de données optimale. EDF R&D souhaite également mettre en place des méthodes de post-traitement des masques de segmentation des données avec extraction des caractéristiques des défauts (ouverture de fissure, longueur du défaut, etc…).
 Objectifs
L’objectif de ce stage est d’appliquer des méthodes d’Intelligence Artificielle aux ITV afin de fournir des outils supplémentaires a la Direction Qualité Industrielle pour la maîtrise de la CSC.

Plan de Travail
Le stagiaire devra réaliser les tâches suivantes :
S’approprier et enrichir une étude bibliographique :sur les méthodes de prétraitement des données pour la détection automatisées de défauts sur les parois en béton,
sur les méthodes de data augmentation innovantes;
Les méthodes de génération d’images contenant des défauts basés sur l’IA,
Les méthodes d’extraction de caractéristiques des défauts.
Mettre en place des méthodes de dégradation des images pour favoriser la généralisation du modèle
Intégrer et tester les méthodes d’augmentation de données dans l’ensemble du pipeline complet.
Recherche d’une base de donnée optimale : étude de l’impact du ratio entre données réelles et données simulées, impact de la suppression ou ajout d’un certain type d’’image dans la base, etc…
Développer des méthodes de post-traitement des masques de segmentation : comptage du nombre de défauts, calcul des caractéristiques du défaut (ouverture de fissure, longueur du défaut, etc…).
En fonction du temps disponible, développer une interface graphique simple permettant de tester aisément les méthodes proposées (via Flask ou autre)
Discuter les résultats obtenus et en réaliser la synthèse.

Modalités du stage : 
Durée : 6 mois ( a partir d’avril 2025 )
Localisation : EDF Lab Chatou

Profil souhaité :
3ème année d’Ecole d’ingénieurs, Master 2
Formation : Intelligence artificielle, Computer Vision,  Machine Learning, data science
Les compétences souhaitées sont les suivantes : 
 Spécialités : Data Science, développement informatique (Python indispensable, les langages web sont un plus)/
Qualités requises : Autonomie, force de proposition, inventivité, esprit d’analyse/synthèse, curiosité, rigueur, maitrise de l’anglais indispensable (collaboration internationale).
Ville : CHATOU
Langue / Niveau :
Anglais : B2 – Utilisateur indépendant

  • L’offre d'emploi a expiré !

Laisser votre commentaire

Partager cette offre d'emploi

EDF

1 2 3 4 5 (0)
Contactez le Recruteur

Votre cheminement vers l’emploi commence par l’obtention du stage qui vous convient. Commencez votre recherche dès aujourd’hui !

Nous contacter par mail 

⦁ Etudiant : etudiant@meilleur-stage.com ⦁ Employeur : employeur@meilleur-stage.com Notre partenaire : jooble.org
Mars
Janvier
Février
Mars
Avril
Mai
Juin
Juillet
Août
Septembre
Octobre
Novembre
Décembre
2025
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
2045
2046
2047
2048
2049
2050
DimLunMarMerJeuVenSam
23
24
25
26
27
28
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
2
3
4
5
00:00
00:15
00:30
00:45
01:00
01:15
01:30
01:45
02:00
02:15
02:30
02:45
03:00
03:15
03:30
03:45
04:00
04:15
04:30
04:45
05:00
05:15
05:30
05:45
06:00
06:15
06:30
06:45
07:00
07:15
07:30
07:45
08:00
08:15
08:30
08:45
09:00
09:15
09:30
09:45
10:00
10:15
10:30
10:45
11:00
11:15
11:30
11:45
12:00
12:15
12:30
12:45
13:00
13:15
13:30
13:45
14:00
14:15
14:30
14:45
15:00
15:15
15:30
15:45
16:00
16:15
16:30
16:45
17:00
17:15
17:30
17:45
18:00
18:15
18:30
18:45
19:00
19:15
19:30
19:45
20:00
20:15
20:30
20:45
21:00
21:15
21:30
21:45
22:00
22:15
22:30
22:45
23:00
23:15
23:30
23:45