Le stage proposé vise à développer des algorithmes de machine learning pour l'analyse d'images de microstructures de matériaux composites à renfort carbone. Les objectifs détaillés sont les suivants :
- Effectuer une revue approfondie des méthodes existantes de traitement d'image et d'application du machine learning.
- Participer à la préparation, la normalisation et à la labélisation des données.
- Développer des algorithmes capables de segmenter les différentes phases des matériaux composites (fibres, matrices, pores, interfaces). Les approches de segmentation par apprentissage profond (type CNN : Convolutional Neuronal Network) seront explorées.
- Extraire les caractéristiques pertinentes des images segmentées telles que l'épaisseur des couches de tissus ou le taux de fissuration.
- Évaluer la performance des algorithmes développés.
- Rédiger une documentation détaillée du fonctionnement et de l'utilisation des outils développés.
Ce stage offre une opportunité de contribuer à la compréhension de matériaux composites en utilisant des technologies de machine learning. Le ou la candidate aura l'opportunité de travailler à l'intersection entre la science des matériaux, l'informatique et l'intelligence artificielle en développant des compétences précieuses pour la recherche et l'industrie.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les salariés du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.