Stage de Master en IA pour la microscopie biologique

Inria; Saclay; Remote; EUR 10,000 - 13,000; Full time

Benefits offered by this job

Restauration subventionnée

Transports publics remboursés 75%

Congés annuels et RTT

Job summary

Inria Saclay poursuit une offre de stage de Master en IA pour la microscopie biologique. Le candidat travaillera au sein de l’équipe OPIS et collaborera avec des chercheurs de XLIM et du CHU de Limoges.

Stage de 5 à 6 mois, début envisageable en 2027-03, ouvert aux étudiants en fin de cycle (M2 ou ingénieurs en césure). Télétravail possible et aménagement du temps de travail proposés.

Qualifications

• Maîtrise de Python et d’un framework ML (PyTorch/TensorFlow) est nécessaire.
• Expérience ou cours en apprentissage automatique / réseaux de neurones fortement recommandé.
• Avoir validé un cours en optimisation mathématique.

Responsibilities

• Comprendre les principes de l’imagerie HM-CARS et les enjeux du traitement des données.
• Explorer la base de données et mettre en place les prétraitements.
• Formuler le démélange spectral comme un problème inverse et développer des méthodes d’optimisation proximale.
• Développer des approches d’apprentissage supervisé pour exploiter les informations spectrales et spatiales.
• Évaluer et comparer les méthodes proposées en termes de précision et de temps de calcul.
• Rédiger des rapports scientifiques et présenter les résultats.
• Participer aux réunions scientifiques avec les partenaires du projet.

Skills

Python

Machine learning

Education

Bac +5 ou équivalent

Tools

PyTorch

TensorFlow

Job description

Stage de Master en IA pour la microscopie biologique

Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent

Fonction : Stagiaire de la recherche

Niveau d'expérience souhaité : Jeune diplômé

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Créé en 2008, le Centre de recherche Inria de Saclay est situé au cœur du pôle d’excellence scientifique et technologique Paris-Saclay qui réunit à lui seul 15% de la recherche française.Au service du développement de l’Université Paris-Saclay et de l’Institut Polytechnique de Paris, le Centre Inria de Saclay compte 80 personnes travaillant dans les services d’appui à la recherche et 500 scientifiques issus de54 nationalités.
Bénéficiant d'une croissance continue, le centre totalise aujourd'hui42 équipes-projetset deux en cours de création, dont 21 communes avec avec l’Institut Polytechnique de Paris, 16 avec l’Université Paris-Saclay, ainsi que 7 EP Inria dont une en collaboration avec l’Onera et une en collaboration avec le Pôle Universitaire Centre Val de Loire. Ces équipes de recherche sont réparties sur plus de dix sites.

Contexte et atouts du poste

Le/La stagiaire recrutéesera intégré.e à l’équipe-projet OPIS, sous la responsabilité hiérarchique de la chef d’équipe Emilie Chouzenoux.

Le projet s'effectuera en collaboration avec E. Chouzenoux et J.-C. Pesquet (OPIS), C. Lefort (XLIM, CNRS, Limoges), et leCHU de Limoges.

Le poste est proposé pourune durée de 5 à 6 mois, avec une grande flexibilité sur la date de démarrage. Il est initialement adapté pour un stage de fin d'études ou M2, mais est ouvert aux élèves ingénieurs en césure.

Mission confiée

La microscopie CARS (Coherent Anti-Stokes Raman Scattering) est une technique avancée d’imagerie optique non linéaire qui permet d’obtenir des informations vibrationnelles sur des échantillons biomédicaux sans marquage. L’utilisation de sources laser à très large spectre, dites « supercontinuum », permet d’explorer une large gamme de transitions vibrationnelles au sein de l’échantillon. Associée à une détection spectrale, la microscopie CARS multiplexée (M-CARS) produit des images hyperspectrales (HM-CARS), dans lesquelles chaque pixel contient un spectre de 1 024 points reflétant la composition chimique de l’échantillon.

Grâce à cette approche, les partenaires du projet https://www.multi-opto-diag.fr/khi-malma-piq/ ont récemment démontré que la « zone muette » des spectres HM-CARS contient des informations permettant de discriminer les échantillons. Le potentiel biomédical de ces informations reste largement inexploré. Les méthodes actuelles d’analyse des données sont fastidieuses et présentent plusieurs difficultés pratiques et méthodologiques.

L’objectif principal de ce stage est de développer des méthodes rapides, fiables et automatisées pour extraire des images HM-CARS des informations pertinentes pour la caractérisation des maladies musculaires. Le travail combinera des approches fondées sur l’intelligence artificielle et des méthodes d’optimisation, notamment en formulant le démélange spectral comme un problème inverse et en développant des algorithmes avancés d’optimisation proximale pour le résoudre.

Principales activités

• Comprendre les principes de l’imagerie HM-CARS et les enjeux du traitement des données pour la caractérisation des maladies musculaires.
• Explorer la base de données et mettre en place les prétraitements adaptés.
• Formuler le démélange spectral comme un problème inverse et développer des méthodes de résolution fondées sur l’optimisation proximale.
• Développer des approches d’apprentissage supervisé pour exploiter les informations spectrales et spatiales des images.
• Évaluer et comparer les méthodes proposées en termes de précision, de robustesse et de temps de calcul.
• Rédiger des rapports scientifiques et présenter les résultats obtenus.
• Participer aux réunions scientifiques avec les partenaires du projet.

Compétences

• La maîtrise du langage de programmation Python etde l'environnementPyTorch ou TensorFlow estnécessaire.
• Une expérience dans le domaine de l’apprentissage automatique / réseaux de neurones est fortement recommandée.
• Il est nécessaire d'avoir validé un cours en optimisation mathématique.
• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés à hauteur de 75%
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Thème/Domaine :Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques
  Statistiques (Big data)(BAP E)
• Date de prise de fonction souhaitée :2027-03-01
• Durée de contrat :6 mois
• Date limite pour postuler :2027-02-28

Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.

Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Nous recherchons un.e étudiant.e motivé.e et talentueuxen dernière année d'ingénieur ou en Master 2 avec spécialisation en science des données / intelligence artificielle / traitement d'image / vision par ordinateur.

Inria, l'institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique, est en appui de l’État pour les stratégies nationales de recherche et d’innovation du numérique en tant qu'Agence de programmes. Inria mène plus de 300 projets de recherche et d’innovation avec ses 3500 scientifiques, ingénieurs et personnels d’appui, en partenariat avec les universités et l’écosystème numérique (entreprises, entrepreneurs, acteurs publics). Ensemble, nous explorons des domaines clés comme l'intelligence artificielle, la cybersécurité, l’informatique quantique, le Cloud, la transformation numérique de la santé, les jumeaux numériques ou encore les technologies numériques pour la défense. Nous construisons des solutions concrètes telles que des logiciels, des startups technologiques, des partenariats avec les entreprises du tissu national et des formations de pointe. Notre objectif : l’impact scientifique, technologique et industriel au service de la souveraineté numérique de la France.