Stage ingénieur (H/F) IA – reconnaissance de défauts

TRIXELL, filiale du groupe Thales basée à Moirans (38), conçoit et fabrique des détecteurs numériques à rayons X pour l’imagerie médicale. L’IA générative sait aujourd’hui analyser des images. TRIXELL veut tester des modèles de vision capables de dire si une image contient des défauts ou est en défaut. Contraintes du projet Exécution en local et dans le cloud THALES Apprentissage à partir de quelques exemples et contre-exemples (one shot learning) Objectif Mettre au point un code qui soumet des images à une IA avec un prompt Mesurer la performance (human feedback) Améliorer le prompt au fur et à mesure Missions : Problème 1 : images en niveaux de gris Diagnostic : l’image contient-elle le défaut cherché ? One shot learning avec une série d’exemples et de contre-exemples Problème 2 : images couleur Image acceptable ou à rejeter ? One shot learning avec une série d’exemples et de contre-exemples Étapes, pour chaque problème Définition d’un jeu de test Mise au point Validation par Trixell