Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2025-37601
Description de l'unité
Le Laboratoire Instrumentation Intelligente, Distribuée et Embarquée (LIIDE) a pour mission de développer une plateforme mixte, matérielle et logicielle, pour concevoir les fonctionnalités de l'instrumentation du futur. Le laboratoire développe conjointement 1) le volet matériel, visant des cartes électroniques polyvalentes et modulaires, accompagnées des logiciels nécessaires à leur fonctionnement, pour couvrir une large gamme de technologie de capteurs ; et 2) des fonctionnalités innovantes d'intelligence artificielle pour la mesure répartie et l'apprentissage frugal et distribué.
Le laboratoire est ancré dans un environnement riche centré autour de l'instrumentation numérique pour le contrôle, le monitoring et le diagnostic. Le département auquel il appartient s'appuie sur une large gamme de capteurs (fibres optiques, capteurs piézo-électriques, sondes Courants de Foucault, rayons X) ainsi que sur des plateformes d'expérimentation de pointe. Les applications sont principalement focalisées sur le contrôle non-destructif (Non-Destructive Evaluation - NDE) ou la surveillance de l'état de santé de structures (Structural Health Monitoring - SHM).
Description du poste
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Capteurs sans-fils mobiles et algorithmes évolués : application au recensement d'espèces animales H/F
Sujet de stage
L'utilisation de capteurs sans-fil pour relever un paramètre, que ce soit la température, la mesure de polluants atmosphériques ou d'évènements audio, repose sur une connaissance a priori de la configuration des capteurs dans la zone de mesure. Certains cas, où les capteurs sont amenés à se déplacer ou à être ajoutés/enlevés, imposent de corriger l'interprétation des données pour tenir compte de ces changements afin d'optimiser la réalisation de l'objectif voulu.
L'application identifiée consiste à mesurer les sons ambiants dans une zone donnée afin d'en recenser les espèces. Ici on envisage le cas particulier de capteurs pouvant être portés, par exemple par des animaux, et donc pouvant se déplacer dans une zone d'intérêt (exemple [1]).
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Nous souhaitons pouvoir répondre à cette problématique en utilisant des algorithmes, dits "conscients" (self-aware), permettant de s’adapter à un changement du nombre et de la configuration des capteurs. Pour se faire, chaque capteur doit pouvoir fournir des données contextuelles en plus de la mesure, et le comportement d’ensemble doit permettre de maintenir un objectif commun.
Le stage se focalisera sur la mise en œuvre des capteurs, notamment le protocole de communication et l'algorithme de communication évolué, en s’appuyant par exemple sur un framework de la littérature [2], comprenant notamment une gestion de la localisation (SLAM), gestion capteur et remontée de données sur un ordinateur distant pour effectuer une classification sur la nature du son et l’espèce animale. Du matériel expérimental permettra d’effectuer des essais sur site.
Objectifs
Le but du stage est de mettre en œuvre des capteurs sans-fil avec le protocole de communication « Thread » et de poser les bases d’une architecture algorithmique articulée autour du maintien d’une tâche selon le contexte, les données et l’optimisation souhaitée (performance, faible consommation, redondance, …).
- Mise en œuvre du protocole « Thread » sur MCU ;
- Obtenir une notion de position relative entre nœuds (Localisation Engine Controller - LCE) ;
- Architecture et Algorithme de supervision du réseau et du contexte de mesure [3] ;
- Capture audio sur cible embarquée avec ressources limitées (chaîne acquisition – détection d’évènements – stockage / envoi d’échantillons) [4] ;
- Mise en œuvre d’un algorithme IA de classification [5] ;
- IHM de de supervision et de présentation des résultats.
Références
[1] L. Brüggemann, B. Schütz, et N. Aschenbruck, « Ornithology meets the IoT: Automatic Bird Identification, Census, and Localization », in 2021 IEEE 7th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), juin 2021, p. 765‑770. doi: 10.1109/WF-IoT51360.2021.9595401.
[2] M. Götzinger et al., « RoSA: A Framework for Modeling Self-Awareness in Cyber-Physical Systems », IEEE Access, vol. 8, p. 141373‑141394, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3012824.
[3] L. Esterle et al., « Self-awareness in Cyber-Physical Systems: Recent Developments and Open Challenges », in 2023 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), avr. 2023, p. 1‑6. doi: 10.23919/DATE56975.2023.10137197.
[4] A. P. Hill, P. Prince, E. Piña Covarrubias, C. P. Doncaster, J. L. Snaddon, et A. Rogers, « AudioMoth: Evaluation of a smart open acoustic device for monitoring biodiversity and the environment », Methods in Ecology and Evolution, vol. 9, no 5, p. 1199‑1211, 2018, doi: 10.1111/2041-210X.12955.
[5] D. Stowell, « Computational bioacoustics with deep learning: a review and roadmap », PeerJ, vol. 10, p. e13152, mars 2022, doi: 10.7717/peerj.13152.
Profil du candidat
Nous recherchons un.e candidat.e en dernière année d’école d’ingénieur ou de master (bac+5) dans le domaine des systèmes embarqués ou en informatique avec des compétences en machine learning/IA, qui veut mener des travaux innovants dans un laboratoire combinant électronique d’instrumentation, traitement du signal et intelligence artificielle.
Le.La candidat.e devra posséder des connaissances en langages de programmation C, C++ et Python ainsi qu’un intérêt certain pour le traitement du signal et le machine learning/IA.
L’étudiant.e percevra une gratification mensuelle et bénéficiera des facilités de transport du CEA.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.
In line with CEA's commitment to integrating people with disabilities, this job is open to all.
Localisation du poste
Site
Saclay
Localisation du poste
France, Ile-de-France, Essonne (91)
Ville
Saclay
Critères candidat
Diplôme préparé
Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Demandeur
Disponibilité du poste
02/03/2026