Les missions du poste


Contexte
Le poste est rattaché au laboratoire innovation du Shom, au sein de la Direction de la Recherche, de l'Innovation et des Programmes (DRIP/LAB). Ce laboratoire a pour objectif de bénéficier de ruptures technologiques dans les actions de modernisation des processus de production du Shom (notamment via l'Intelligence Artificielle) et de prototyper des produits et services en anticipation de nouveaux besoins.

Dans le cadre des activités de production de modèles numériques de terrain (MNT) bathymétriques, le Shom est amené à exploiter les images satellitaires multispectrales pour estimer localement les profondeurs.
Le Shom s'est récemment doté d'une chaîne de traitement SDB (Satellite Derived Bathymetry) capable d'exploiter plusieurs sources d'imagerie dont celles, entre autres, issues des capteurs Sentinel-2 du programme européen Copernicus. Cette chaîne repose sur des techniques d'inversion d'un modèle de transfert radiatif, qui nécessitent une paramétrisation spécifique et sont sensibles à la qualité des images en entrée. Un des axes des axes d'amélioration réside dans la segmentation des fonds, afin d'identifier plus précisément les différentes natures de substrats, et donc d'optimiser, au regard du contenu radiatif, la paramétrisation de l'algorithme d'inversion.

Des études exploratoires ont été menées en interne pour évaluer l'efficacité des méthodes d'apprentissage supervisées et entraîner différents algorithmes de Machine Learning. La poursuite de ces trav

Activités principales:

· Renforcer l'expertise du Shom en Intelligence Artificielle (IA) appliquée au traitement d'images satellites, dans le cadre de l'optimisation de la chaîne de traitement SDB:

o Exploiter et améliorer l'outil de pré-annotation des images, basé sur ces algorithmes, afin de faciliter la constitution d'une base de données annotée suffisamment riche pour entraîner un réseau de neurones. La réalisation de cette tâche comporte l'encadrement d'un alternant;

o Proposer une architecture d'IA convolutive permettant la segmentation par type de fonds, d'images satellitaires côtières. L'implémenter et la tester;

o Proposer une intégration sous forme de module QGIS, directement interfaçable avec la chaîne de traitement SDB (elle-même sous forme de plugin QGIS);

o Analyser, critiquer et synthétiser les résultats obtenus avec les différentes méthodes testées, et proposer des axes d'amélioration;

o Assurer une veille scientifique et technologique sur les approches méthodologiques en IA et en traitement d'images.

· Assurer une formation auprès des utilisateurs de la chaîne de traitement SDB;

· Participer aux initiatives d'amélioration de création de produits bathymétriques côtiers (notamment sur les sujets relatifs à la fusion de données, l'intégration d'autres capteurs, notamment ICESAT2).

Le profil recherché


Vous êtes ingénieur, ou avez un diplôme équivalent, ou avez une expérience significative dans l'un ou plusieurs des domaines suivants: sciences des données (particulièrement en traitement d'images) et télédétection.

Vous avez également des compétences dans les domaines suivants :

Connaissances en méthodes par IA appliquées au traitement d'images satellitaires;
Maîtrise avancée de Python et des librairies dédiées aux traitements IA, avec une attention particulière portée à la structuration du code et à la rédaction de documentation (git);
Une maitrise des structures de données géospatiales et librairie python associées (de type GDAL, rasterio, ...) serait un plus;
Développement de plugin QGIS (serait un plus);
Anglais.

Vos aptitudespersonnelles :

· Autonomie, initiative;

· Capacité de synthèse et de rédaction.

Compétences requises

  • Capacité à synthétiser
  • Python
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