CONTEXTE DU STAGE

Au sein de l’Institut de Recherche Technologique SystemX, situé au cœur du campus scientifique d’excellence mondiale de Paris-Saclay, vous prendrez une part active au développement d’un centre de recherche technologique de niveau international dans le domaine de l’ingénierie numérique des systèmes. Adossé aux meilleurs organismes de recherche français du domaine et constitué par des équipes mixtes d’industriels et d’académiques, ce centre a pour mission de générer de nouvelles connaissances et solutions technologiques en s’appuyant sur les percées de l’ingénierie numérique et de diffuser ses compétences dans tous les secteurs économiques.
Vous serez encadré par un Ingénieur-Chercheur SystemX de l’équipe Sciences des données et IA et vous travaillerez au sein du projet RTI (Résilience des Transports Intelligents) qui vise à assurer la résilience des systèmes de pilotage du transport intelligent (lien). Ce projet est en partenariat industriel avec APSYS, Egerie Software, ETAS, Expleo, FAAR, ProvenRun, Renault, Sherpa Engineering, Trialog, Valeo.

PRESENTATION DETAILLEE DU SUJET

Les progrès fulgurants de l’intelligence artificielle, notamment via le développement des réseaux de neurones profonds, ont précipité le besoin de mieux comprendre leur fonctionnement et leur causalité. Par exemple, la fiabilité d’une décision d’un système de conduite autonome doit être fiable dans le cadre des véhicules autonomes. Une erreur de prédiction, aussi rare soit-elle, peut provoquer des conséquences dramatiques. Ces erreurs peuvent être dues à des erreurs du modèle d’apprentissage ou à des cyber-attaques.

Les futures architectures de réseaux embarquées (véhicules autonomes) prendront en compte de nombreux aspects de la sécurité des réseaux modernes dès la conception. Le système général contient de nombreux sous-systèmes liés à différentes tâches avec des priorités fonctionnelles spécifiques et des mécanismes de sécurité dédiés. Durant ce stage, le candidat proposera un système de détection d’intrusion (IDS) de détection d’anomalies distribuées (DAD) utilisant un modèle d’apprentissage profond qui devra être adapté à l’architecture du réseau embarqué. Le DAD (Distributed Anomally Detection) vise à modéliser les corrélations complexes entre les différentes vues (sous-systèmes) en exploitant la distribution jointe des différentes sources de données CAN (Controller Area Network). Pour cela, les missions et les objectifs du stage sont prévus comme suit:

  • Faire un état de l’art des travaux récents sur l’apprentissage profond distribué et la causalité.
  • Entrainement et test de modèles sur plusieurs métriques (« task metric vs Performance metric »).
  • Évaluer la causalité de la décision du modèle (pour des raisons d’analyse forensique).
  • Prendre en main les implémentations existantes de cette technique avec différents types de perturbations et attaques.
  • Implémentation du « pipepline » qui permettra de tester les modèles et démontrer l’efficacité de la solution avec des techniques de visualisations (Dash).
  • Contribuer à la rédaction d’un article de conférence sur les résultats obtenus.

PROFIL ET COMPETENCES
Formation : BAC +5/école d’ingénieur, dans les domaines de l’IA, informatique et/ou mathématiques appliquées

Compétences souhaitées : 

  • Python (Pytorch/Tensorflow)
  • Deep Learning (ResNets, ConvNets)
  • Generative models

Aptitudes personnelles :

  • Dynamisme et motivation
  • Esprit d’équipe

Merci d’indiquer la référence du stage dans l’objet de votre mail de candidature, d’y joindre CV, lettre de motivation et relevé de notes.

Informations clés

Durée du stage : 6 mois
Date de démarrage envisagée : à partir de février 2023
Localisation du poste : Palaiseau (91) – Site de Nano-Innov
Référence de l’offre à mentionner dans l’objet dans votre e-mail de candidature : DSR-2023-17-RTI


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