Emplois

Paris

Stage IA conversationnelle et analyse d’images

6 mois – dès septembre 2020 - Paris

Contexte

Valtech souhaite renforcer ses capacités d’innovation en mettant à disposition de ses collaborateurs, partenaires et clients, une plate-forme d’innovation.

Cette plate-forme vise à faciliter l’expérimentation, l’évaluation et la démonstration de multiples nouvelles technologies comme l’intelligence artificielle, la réalité augmentée, la visualisation de données, les représentations 3D, les objets connectés, les nanotechnologies. Elle vise à renforcer une culture d’innovation, de partage.

Ce que vous allez faire chez nous

Les applications conversationnelles permettent à des utilisateurs d’utiliser leurs propres expressions pour explorer de manière pratique des grandes bases d’images.

Le stage permettra de participer à l’élaboration d’un framework destiné à concevoir et développer des conversations textes – images. Les performances du framework sont basées sur l’exploitation de techniques de machine learning pour automatiser/optimiser autant que possible le classement et l’annotation d’images et la pertinence des propositions à faire à l’utilisateur.

A ce titre, vous devrez :

  • Participer à la construction et à l’évaluation de la qualité des jeux d’essais et d’apprentissage ;
  • Comparer différentes mesures de performance de la similarité de textes ou d’images, d’un dialogue texte-image ;
  • Analyser l’état de l’art de techniques liées à l’IA conversationnelle ou à l’analyse d’images ;
  • Identifier différentes méthodes d’apprentissage automatique d’étiquetage et de description d’images ;
  • Améliorer l’architecture technique du framework ;
  • Elaborer différentes IHM web permettant de tester et de comparer les différentes expérimentations ;
  • Intégrer une des solutions choisies dans la plateforme d’innovation ;
  • Animer des ateliers de présentation des démonstrations ;
  • Documenter la comparaison des différentes techniques en détaillant les limites et potentialités des principaux cas d’usage, différents notebooks utilisables pour faciliter le transfert de connaissance et la poursuite des travaux.

Environnement technique

L’application est codée en Python (+ Git, Bitbucket) / Vue.JS et hébergée sous Linux et documentée avec des notebooks Python. Les outils d’apprentissage automatique utilisés sont : la librairie sickit-learn, les framework keras, pytorch et tensor-flow. Le framework conversationnel est celui de Google : Dialog-Flow.

Ce que nous recherchons chez vous

En cours de formation M1 ou M2 en informatique, vous avez déjà participé à la conception et au développement de différents projets informatiques utilisant un ou plusieurs des composants précités.

Vous possédez une compréhension initiale du machine learning et portez un intérêt marqué pour la recherche scientifique.

Vous disposez d’une bonne capacité de rédaction en langue française.