2022-04441 - Détection d’anomalies pour l’inspection à grand rendement des ouvrages
The offer description below is in French

Contract type : Internship

Level of qualifications required : Graduate degree or equivalent

Fonction : Internship Research

Level of experience : Recently graduated

Context

Localisation : INRIA Grenoble ou Cerema Strasbourg

Indemnités : Indemnisation selon base légale, soit ~580 €/mois

Contacts : Florence Forbes (DR, INRIA/Statify, Grenoble, florence.forbes@inria.fr), Pierre Charbonnier (DR, Cerema/ENDSUM, Strasbourg, pierre.charbonnier@cerema.fr ), Philippe Foucher (CR, Cerema/ENDSUM, Strasbourg, philippe.foucher@cerema.fr )

Description:

Le sujet concerne l’inspection des ouvrages d’art : ponts, tunnels, barrages, murs de soutènement : il est important de pouvoir les ausculter de manière non invasive afin d’effectuer régulièrement un diagnostic de leur « état de santé ». L’impact socio-économique des inspections (immobilisation des ouvrages, gêne au trafic routier) doit être réduit.

Pour cela, des images sont acquises au moyen de dispositifs adaptés, puis analysés automatiquement de manière à extraire les zones présentant des désordres (par ex. fissures, pertes de matière, infiltrations d’eau). Les méthodes d’analyse les plus avancées sont basées sur l’apprentissage profond, nécessitant classiquement un lourd travail préalable d’annotation d’images. Par ailleurs, la variabilité des ouvrages et des désordres à relever et la rareté de certains de ces désordres rendent la détection souvent difficile.

 

Assignment

Plusieurs pistes de travail ont été identifiés pour lever ces verrous et rendre ainsi les méthodes plus robustes et plus faciles à mettre en œuvre : utilisation de la multi-modalité (par ex. image optique et 3D), approches faiblement supervisées, ajout d’a priori.

Main activities

L’objectif du travail de stage est d’explorer ces voies de progrès. Dans un premier temps, il s’agira de réaliser un état de l’art méthodologique sur les différentes pistes citées. On pourra ensuite mettre en œuvre et évaluer des algorithmes d’apprentissage profond pour extraire les désordres : le/la stagiaire aura à sa disposition des images d’ouvrages fournies par le Cerema.  

Une poursuite en thèse peut être envisagée à l’issue du stage selon les motivations et les compétences de l’étudiant(e) et les possibilités de financement.

Skills

Profil recherché : Etudiant(e) en Master (M2) ou 3ème année Ingénieur Informatique / traitement d’images avec des compétences en programmation (Python, Matlab, C/C++) et reconnaissance de forme/classification. Des connaissances générales en physique (électromagnétisme) seront appréciées.

Benefits package

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement
  • Congés
  • Télétravail possible selon les conditions sanitaires de la période de stage
  • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
  • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria

Remuneration

3,9à euros par heure