Thales
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Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. Nos engagements, vos avantages Notre savoir-faire technologique Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs Un environnement inclusif et bienveillant Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…) Votre quotidien Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe. Les systèmes d’authentification biométrique basés sur l’EEG font face à deux défis majeurs : 1) La rareté des données longitudinales – Les bases de données EEG de long terme, avec des sessions répétées par sujet, sont coûteuses et limitées. 2) La variabilité inter-dispositifs – Les signaux EEG diffèrent de manière significative selon les sessions d’acquisition, le matériel (casques EEG, électrodes) et les environnements, ce qui réduit la capacité de généralisation.
Les méthodes supervisées traditionnelles reposent fortement sur de larges bases de données EEG longitudinales, difficiles à obtenir. L’apprentissage auto-supervisé (SSL) offre une solution en exploitant les nombreux jeux de données issus d’une seule session d’enregistrement, en apprenant des représentations EEG robustes et générales sans nécessiter de labels. L’adaptation de domaine peut ensuite combler l’écart entre des ensembles de données collectés avec différents matériels Vos missions - Bibliographie - Identifier les modèles les mieux adaptés à notre cas d’usage - Entraîner les architectures sélectionnées sur nos serveurs en utilisant différents jeux de données publics - Évaluer les performances de la solution implémentée par rapport à un benchmark Tester le modèle pour une utilisation en biométrie EEG en temps réel Objectif : Explorer l’apprentissage auto-supervisé sur de grands jeux de données EEG à session unique, en utilisant des méthodes contrastives ou auto-prédictives.
Ajuster le modèle sur un jeu de données longitudinal, en n’entraînant qu’une tête de classification légère pour la reconnaissance de l’identité des utilisateurs. Étudier des techniques d’adaptation de domaine (par exemple, domain-invariant feature alignment ) afin d’aligner les représentations entre des jeux de données acquis avec différents dispositifs EEG. Évaluer la capacité de généralisation à travers : - l’authentification intra-session vs. inter-session - l’authentification sur le même dispositif vs. sur des dispositifs différents Votre profil Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?
Vous avez pour ambition de réaliser votre stage au sein de Thales ? Etudiant en M2, en Ecole d’ingénieur en IA, Maths appliquées ou informatique, vous avez des connaissances en : Pratique de Python et d’un framework deep learning (PyTorch) Neuroengineering, Anglais (niveau B2-C1 attendu) Rigueur, autonomie et goût pour l’expérimentation sont des atouts que l'on vous reconnait ? Alors ce stage est fait pour vous !
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études. Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !
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Source: Headcount Labs · original listing ↗
Job data: Headcount Labs, ODbL 1.0. Job descriptions belong to their employers.
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