CS27 - Bac+5 Stage Deep Reinforcement Learning pour la Prise de Décision en Conduite Autonome (H/F)

Renault Group; Guyancourt; Sur place; EUR 12 000 - 18 000; Plein temps

Résumé du poste

Renault Group propose un stage en développement logiciel ADAS/Automatique, encadré par le tuteur du service Emploi et Politiques Jeunes. Vous explorerez l'apprentissage par renforcement, la modélisation en simulation, et l'optimisation des politiques de conduite en lien avec les systèmes ADAS actuels.

Profil recherché: étudiant en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 en informatique/IA, maîtrise de Python et ML, expérience en RL et frameworks comme PyTorch/TensorFlow.

Qualifications

• Excellente maîtrise de Python.
• Solides connaissances en Machine Learning et Deep Learning, idéalement en Reinforcement Learning.
• Connaissance des frameworks PyTorch, TensorFlow et Stable-Baselines3.
• Bon niveau d'anglais (communication et documentation).

Responsabilités

• Analyser l'état de l'art sur l'apprentissage par renforcement appliqué à la conduite autonome et à la planification de trajectoire.
• Prendre en main et configurer l'environnement de simulation highway-env (Python).
• Concevoir, implémenter et entraîner des algorithmes de DRL pour les décisions de changement de voie.
• Élaborer et ajuster des critères de récompense (sécurité, confort, efficacité).
• Évaluer les performances des modèles et les comparer aux systèmes ADAS classiques.

Connaissances

Python

Machine Learning

Deep Learning

Reinforcement Learning

PyTorch

TensorFlow

Stable-Baselines3

Anglais

Formation

Dernière année d'École d'Ingénieur ou Master 2 en Informatique/IA/Robotique/Automatique

Outils

PyTorch

TensorFlow

Stable-Baselines3

Description du poste

Contexte et environnement de travail

Renault poursuit son engagement envers les jeunes au travers de la formation par l’alternance et les stages. Cette politique volontariste positionne Renault comme un des contributeurs majeurs au développement de l’apprentissage en France. Dans le cadre de votre stage, vous serez suivi par le service Emploi, compétences et Politiques Jeunes et plus particulièrement au sein des relations écoles et de la marque employeur de Renault.

Vos missions

Sous la responsabilité de votre tuteur, ingénieur développement logiciel ADAS/AD, vos missions s'articuleront autour des axes suivants :

Recherche Bibliographique & État De L'art

• Analyser l'état de l'art scientifique sur l'apprentissage par renforcement (RL) appliqué à la conduite autonome et à la planification de trajectoire.

Modélisation En Simulation

• Prendre en main et configurer l'environnement de simulation open-source highway-env (Python).

Modéliser Différents Scénarios De Trafic Autoroutier (densité De Trafic, Comportements Des Autres Véhicules). Développement De L'IA (Deep Reinforcement Learning)

• Concevoir, implémenter et entraîner des algorithmes de DRL (ex: DQN, PPO, SAC) pour gérer les décisions de changement de voie.

Optimisation de la fonction de récompense (Reward Engineering)

• Définir et ajuster les critères de succès pour garantir un comportement optimal : sécurité (distances de sécurité, évitement de collisions), confort des passagers (accélérations fluides) et efficacité (vitesse cible, temps de trajet).

Évaluation Et Benchmark

• Évaluer les performances du modèle entraîné face à des scénarios complexes et imprévus.
• Comparer les résultats obtenus par l'IA avec les performances des systèmes d'aide à la conduite (ADAS) actuels basés sur des approches de contrôle classiques.

Qui êtes-vous ?

• Formation : Étudiant(e) en dernière année d'École d'Ingénieur ou Master 2 en Informatique, Intelligence Artificielle, Robotique ou Automatique.
• Compétences techniques requises :
  • Excellente maîtrise de Python.
  • Solides connaissances en Machine Learning / Deep Learning et idéalement en Reinforcement Learning (frameworks type PyTorch, TensorFlow, Stable-Baselines3).
  • Sensibilité aux problématiques de la conduite autonome, de la robotique ou de la théorie du contrôle.
• Soft skills :
  • Curiosité scientifique, autonomie et force de proposition.
  • Rigueur méthodologique pour mener des expérimentations et analyser des résultats.
  • Bon niveau d'anglais (communication orale, lecture d'articles scientifiques et documentation technique).

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