Job offer

European Commission; France; Sur place; EUR 30 000 - 46 000; Plein temps

Résumé du poste

Un programme de thèse en Intelligence Artificielle est proposé, axé sur le développement de solutions pour le traitement et l'analyse d'images dans le domaine cosmétique. Les candidats travailleront sur des algorithmes d'apprentissage profond développés avec Python et TensorFlow, en optimisant la classification des caractéristiques de jeunesse à partir d'images traitées, dans un environnement dynamique et collaboratif.

Prestations

Financement par une collectivité locale

Qualifications

• Connaissance approfondie en IA et traitement d'images.
• Compétences requises en développement d'algorithmes avec Python.
• Expérience avec des architectures d'apprentissage profond comme CNN.

Responsabilités

• Développer des méthodes de pré-traitement et de segmentation d'images.
• Créer des algorithmes basés sur CNN, tester diverses architectures.
• Collaborer à des analyses d'images pour des produits cosmétiques.

Connaissances

Intelligence Artificielle

Traitement d'images

Machine Learning

Python

TensorFlow

Formation

Doctorat en Ingénierie ou domaine apparenté

Description du poste

Organisation/Company: Université d'Orléans

Research Field: Engineering » Electronic engineering

Researcher Profile: Recognised Researcher (R2), Leading Researcher (R4), First Stage Researcher (R1), Established Researcher (R3)

Country: France

Application Deadline: 10 Jul 2025 - 22:00 (UTC)

Type of Contract: Temporary

Job Status: Full-time

Funding: Not funded by an EU programme

Research Infrastructure: No

Offer Description

L'intelligence artificielle a été appliquée initialement avec succès dans le domaine de l'imagerie médicale, offrant des outils et des techniques innovants pour améliorer le diagnostic, le traitement et la gestion des pathologies. L'IA dans ce contexte a largement aidé à accélérer le processus de diagnostic en identifiant rapidement les régions suspectes qui nécessitent une attention particulière. L'analyse d'images pour les soins cosmétiques est une solution majeure visant à analyser l'efficacité d'un produit cosmétique, mais cette tâche est souvent effectuée par un expert humain, ce qui peut être long et variable.

Pour automatiser et accélérer ces analyses, le développement de solutions IA adaptées est nécessaire. Cependant, la recherche dans ce domaine reste limitée, notamment pour les PME, en raison de la complexité des techniques impliquées (traitement d'images, machine learning, etc.).

Ce projet de thèse propose :

1. Développer une approche de pré-traitement et de segmentation des images utilisant l'IA, en testant des architectures pré-entraînées comme U-Net ou SegNet.
2. Créer un algorithme basé sur CNN avec Python et TensorFlow, comprenant plusieurs couches de convolution et de max pooling, et tester des architectures pré-entraînées telles que VGG ou ResNet.

Les entrées seront des images traitées et annotées, et les sorties incluront la classification des caractéristiques de jeunesse et leur corrélation avec le type de soins.

Début de la thèse : 01/10/2025

Financement : Financement d'une collectivité locale ou territoriale