Ingénieur de Recherche en Segmentation Automatique d'Images H/F
Centre d'Etudes et d'Expertise sur les Risques, l'Environnement, la Mobilité et l'Aménagement (CEREMA)
- Le Grand-Quevilly - 76
- CDD
- Bac +5
- Service public d'état
Les missions du poste
Plusieurs études ont été menées ces dernières années sur la détection automatique de désordres à partir de méthodes d'apprentissage (traditionnelles ou de type réseaux profonds). Actuellement, ces techniques sont majoritairement appliquées aux photographies visibles. Ce projet vise 1) à développer un outil de détection « clé en main » et optimisé qui soit adapté aux ouvrages industriels et 2) éventuellement d'intégrer ces cartographies au sein d'un modèle 3D généré pour mieux les localiser. Les travaux de devront prendre en compte à la fois l'impact du bruit d'annotation des objets d'intérêt, la variabilité d'aspect et texture des désordres et des surfaces observées. Une attention particulière pourra être portée sur la localisation et l'orientation des objets prédits dans l'image et projetés dans le modèle 3D. Enfin, la prise en compte.
Missions :
L'ingénieur(e) sera responsable de la mise en place d'un outil de détection automatique de désordres à partir d'images de parois d'ouvrages industriels acquises par drone et éventuellement d'enrichir les modèles 3D avec ces informations. L'optimisation de la chaine de traitement des données sera particulièrement importante dans le cadre de ce projet
Pour cela, il (elle) aura pour mission:
· De réaliser un état de l'art sur les techniques utilisées pour la détection de désordres;
· En collaboration avec Endsum et ROAV7, d'être leader pour la mise en forme d'une base de données existante;
· De la mise en oeuvre et de l'évaluation des algorithmes de classification/segmentation choisis, à l'aide de la base de données obtenue;
· De la mise en oeuvre d'un schéma de traitement optimisé des données;
· De la mise en place d'une méthodologie de localisation des prédictions dans le modèle 3D;
· De participer aux actions de suivi de projet.
Liaison hiérarchique :
Rattachement hiérarchique au responsable de l'Equipe ENDSUM.
A l'échelle du Cerema, le pilotage fonctionnel de l'équipe de recherche ENDSUM est assuré par le responsable de la composante de Rouen.
Relations internes:
Au sein du groupe ENDSUM: ensemble des agents de Rouen et de Strasbourg;
Au sein du Cerema : Ensemble des agents du Département Géosciences Infrastructure du Cerema; Normandie-Centre.
Relations externes:
L'ingénieur communiquera de façon étroite avec la société ROAV7;
Le profil recherché
Requis:
Cursus ingénieur et/ou thèse de doctorat.
Savoir:
Très bonnes connaissances en mathématiques et/ou informatique, intelligence artificielle et traitement de l'image;
Connaissances en modélisation 3D (photogrammétrie, LiDAR, ...)
Capacité à structurer et gérer des bases de données;
Connaissance en langage de programmation, en particulier Python;
Savoir-faire:
Capacité à travailler en équipe projet et en réseau;
Aptitude à développer des méthodologies;
Savoir mobiliser des ressources, optimiser leur utilisation;
Capacité d'analyse, de synthèse et de rédaction en anglais et en français;
Être force de proposition.
Savoir-être:
Très bonne capacité à communiquer et à mettre moteur dans la mise en oeuvre du projet
Sens des responsabilités et esprit d'équipe;
Rigueur et sens de l'organisation;
Sens de l'initiative, esprit novateur.
Bienvenue chez Centre d'Etudes et d'Expertise sur les Risques, l'Environnement, la Mobilité et l'Aménagement (CEREMA)
Le projet EFFICIENCE soutenu par la Région Normandie, le FEDER et le Centre d'Innovation Drone Normandie vise à renforcer la résilience de la Normandie en développant l'efficience des acquisitions par drone, améliorant sécurité, automatisation et traitement de données. Dans ce contexte, le Cerema et la société ROAV7 projettent de développer une chaîne complète de traitement de données optimisée à base d'intelligence artificielle pour l'inspection des ouvrages complexes. L'objectif de ce poste est de développer un outil de détection automatique des désordres, en particulier les fissures à partir de données d'imagerie visible issues des drones.
Publiée le 06/07/2026 - Réf : 2026-2340794