Stage IA pour le nucléaire – Recherche automatisée de défauts sur les structures en béton F/H (2024-101694)

Description de l'offre

Description de l'offre

Le stagiaire est accueilli au sein du groupe « Fonctionnement des centrales de production, Surveillance et qualité de la mesure » d’EDF R&D à Chatou (78). Une des missions de ce groupe est de développer des méthodes et outils dans les domaines de la surveillance et du diagnostic pour le parc nucléaire.

Le parc nucléaire français est composé de 52 tranches nucléaires. Ces tranches comprennent des ouvrages de génie civil en béton (aéroréfrigérants, enceintes de confinement) dont l’état structurel est surveillé par drone très régulièrement. Les images issues de ces inspections sont ensuite analysées manuellement pour en extraire les zones où des défauts (fissures par exemple) sont présents et indiquer à l’exploitant les réparations à effectuer. Ce travail d’analyse est long et fastidieux, c’est pourquoi EDF R&D développe un procédé d’analyse automatisé basé sur des algorithmes de deep learning pour réaliser cette tâche. Ce procédé comprend plusieurs phases, et EDF R&D souhaite travailler sur l’amélioration de la phase d’entrainement des modèles via la mise en place de nouvelles méthodes de prétraitement et de data augmentation parmi lesquelles la génération artificielle d’images contenant des défauts.

Le stagiaire devra réaliser les tâches suivantes :

-       Réaliser une étude bibliographique

o    sur les méthodes de prétraitement des données pour la détection automatisées de défauts sur les parois en béton,

o    sur les méthodes de data augmentation innovantes,

o    Les méthodes de génération d’images contenant des défauts basées sur l’IA

-       Mettre en place les méthodes de prétraitement et de data augmentation relevées dans la littérature scientifique,

-       Développer un algorithme de génération automatisée d’images contenant des défauts basée sur l’IA

-       En fonction du temps disponible, développer une interface graphique permettant de tester aisément les méthodes proposées (via Flask ou autre)

-       Discuter les résultats obtenus et en réaliser la synthèse.

Profil souhaité

Etudiants d’écoles d’ingénieurs 3ème année, Master spécialisé en datascience.

Spécialités : Data Science, développement informatique (Python indispensable, les langages web sont un plus)/

 

Qualités requises : Autonomie, force de proposition, inventivité, esprit d’analyse/synthèse, curiosité, rigueur, maitrise de l’anglais.

Environnement informatique :

-       Logiciels bureautique de base (Word, Excel).

-       Python indispensable