#PhD/CIFRE Active Learning for Data Collection (H/F)

Job Description:

Et si VOTRE aventure continuait avec NOUS !

Dans le cadre de l'approfondissement d'un cursus scolaire, vous recherchez un contrat CIFRE d'une durée de trois ans, vous permettant de valider l'accès au titre de Docteur.

Nous vous proposons de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l'innovation.

Une offre de contrat CIFRE intitulée Techniques d'apprentissage actif pour l'optimisation de la collecte de donne?es sur une flotte d'ae?ronef (h/f) » vient de s'ouvrir au sein d'Airbus Commercial, sur son site de Toulouse.

Vous rejoindrez l'équipe d'Architecture Système  au sein du département  "Connectivity and Data Systems? du bureau d'études Airbus

L'objectif de cette the?se est de définir des me?thodes basées sur l'apprentissage machine (Deep Learning, DL) opérant sur des volumes de donne?es réduits afin d'identifier les données minimales a? collecter. 

Dans le cadre des projets ae?ronautiques, la collecte de donne?es est un point de difficulte? car elle repose ge?ne?ralement sur un syste?me embarque? pour l'acquisition et le stockage de donne?es a? bord de l'ae?ronef. 

De plus, l'utilisation des moyens de communication est ge?ne?ralement cou?teuse dans l'environnement ae?ronautique, me?me lorsque des transmissions en temps re?el ne sont pas ne?cessaires. 

Enfin (et ce dernier point n'est pas spe?cifique au domaine ae?ronautique), le stockage et la gestion de donne?es pour des applications de vision assiste?es par ordinateur repre?sente rapidement des volumes de donne?es importants, en particulier lorsqu'elles ne?cessitent des images ayant un haut niveau de re?solution.

Cette thèse repose sur deux domaines scientifiques:

- l'intelligence artificielle explicable (eXplainable Artificial Intelligence)

- et l'apprentissage actif (active learning).

Ces techniques s'appliquent ge?ne?ralement apre?s la collecte des donne?es, dans un environnement constitue? par des syste?mes he?berge?s au sol afin de se?lectionner des donne?es qui sont stocke?es dans une base de donne?es centralise?e. Une difficulté pour cette the?se, re?side dans l'application des techniques en amont de la phase de collecte des donne?es. Cela ne?cessite de re?soudre plusieurs verrous qui peuvent principalement se re?sumer comme suit :

De?finir une me?thode ?embarquable? pour des donne?es de grandes dimensionnalite? (des images de haute re?solution),

De?finir une me?thode distribue?e permettant d'optimiser la collecte a? l'e?chelle d'une flotte d'ae?ronefs.

La thèse s'appuiera sur un plan d'expérimentation utilisant les moyens Airbus