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L'École navale, institut public formant des officiers et ingénieurs, propose un stage passionnant à Lanvéoc (Finistère) au sein de l’IRENav. Vous contribuerez à développer des méthodes de positionnement par graphes de scène pour drones et à tester des architectures sans GNSS et sans communication.
Ce stage s'inscrit dans une collaboration pluridisciplinaire entre informatique, IA et robotique navale, avec encadrement et avantages liés aux activités de recherche.
Établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel sous tutelle du ministère des Armées, l’École navale est une école militaire située sur la presqu’île de Crozon, dans le Finistère.
L’École navale, qui délivre un diplôme d’ingénieur reconnu par la Commission des titres d’ingénieurs, forme chaque année environ 300 élèves officiers de Marine et assure la formation de plusieurs spécialités maritimes du personnel de la Marine nationale, ainsi que plusieurs masters civils.
Ce sont ainsi 2 300 élèves qui passent dans l’établissement chaque année.
L’École est également ouverte sur l’extérieur de par sa dimension « recherche », en partenariat avec le monde de l’industrie. Elle s’appuie pour cela sur son Institut de Recherche et d’Études Navales (IRENav).
Plus de 400 personnes civiles et militaires concourent à ces différentes missions et participent ainsi au développement de l’École navale, dans le double écosystème de l’enseignement supérieur, de la recherche et de l’innovation, et de celui du Ministère des Armées.
L'Institut de Recherche et d'Études Navales (IRENav) est le support de la recherche et de la formation scientifique. Institut pluridisciplinaire, il est labellisé par l'HCERES et est reconnu Unité de Recherche (UR 3634) dans le cadre de la contractualisation des laboratoires Arts et Métiers ParisTech. Ses équipes de recherche s'inscrivent dans quatre axes :
Le stage s’inscrit principalement dans l’axe n°1.
Contexte :
Le projet de recherche TECTONIC cherche à répondre aux enjeux liés à la résilience de la localisation et de la navigation autonome des drones (aériens) en environnement terrestre, en proposant i) une architecture système permettant la navigation autonome et ii) une méthodologie de navigation embarquée sans GNSS et sans communication (complémentaire à une navigation par GNSS), qui permet de détecter les erreurs de positionnement GNSS, puis de proposer une alternative de positionnement robuste face à l’emploi de techniques de brouillage ou de leurrage GNSS.
Problématique :
TECTONIC a pour objectif de développer une preuve de concept de navigation par corrélation de terrain utilisant l’imagerie dans le domaine visible, et cela grâce aux techniques de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle (IA). L’IA est utilisée pour la représentation sémantique de l’environnement et de la mission, ainsi que pour le traitement des images acquises par le drone à des fins d’identification des objets nécessaires au positionnement opérationnel.
Les développements réalisés sur le système de navigation autonome nommé ADAMAS (Autonomous Decision-making And mission Management System) et sur la base de connaissances (modélisation à base d’ontologies) répondent aux objectifs de la phase de navigation autonome du projet. Ces travaux ont été publiés dans la revue « Robotics and Autonomous Systems » (Elsevier) [Ligneul et al., 2026]. Ils montrent des premiers résultats encourageant en termes d’expérimentation sur tous les types de drone (aérien, sous-marin, de surface) en raison de l’approche haut-niveau de la modélisation qui a été réalisée dans cette phase.
A la différence de la phase de navigation autonome, la phase de positionnement à partir d’images acquises par le drone a été restreinte à la navigation aérienne. L’approche qui a été privilégiée est d’étudier les performances de différentes approches de localisation selon la typologie du terrain (environnement urbain, péri-urbain, extra-urbain, montagneux). Nous pensons que l’estimation de la position du drone sera plus fondée sur un ensemble de méthodes à disposition – ayant des performances différentes selon la typologie du terrain – que sur une méthode unique. Nous avons donc fait le choix de répartir le travail entre les différents partenaires du projet afin d’étudier certaines méthodes de localisation, dont une méthode fondée sur les graphes de scène.
Référence :
[Ligneul et al., 2026] Clément LIGNEUL, Éric SAUX, Yassine RUICHEK and Yannis HARALAMBOUS, Integrating Ontology with Automated Action Planning for Autonomous Drone Mission Management System, Robotics and Autonomous Systems, Elsevier, Volume 202, 2026, 105460, ISSN 0921-8890, https://doi.org/10.1016/j.robot.2026.105460. ( https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889026001338 )
Travail demandé
Le stage consiste à contribuer à la mise en place de la méthode positionnement développée à l’École navale à partir de graphes de scène.
Concernant cette problématique de positionnement opérationnelle d’un drone aérien à partir d’images aériennes, les travaux demandés dans le cadre du stage visent à :
Environnement de travail et co-encadrement
Le stage s’effectuera dans les locaux de l’Ecole navale (Lanvéoc, Finistère), au sein l’axe 1 de l’IRENav « Analyse et modélisation de la donnée maritime ». Le stage sera co-encadré par M. Clément LIGNEUL.
Mots clés : Informatique, simulation, IA, traitement d’image, positionnement.
Environnement militaire d’une école de formation initiale d’officiers avec accès soumis à autorisation (enquête de sécurité).
Diplôme préparé : Master ou école d’ingénieur parcours en informatique (IA, traitement d’images).
Rejoignez un environnement de travail stimulant au sein d’un site exceptionnel et bénéficiez de nombreux avantages :
Tuteurs :
Localisation : Lanvéoc, Finistère (29).
Laboratoire de recherche : IRENav (UR3634)
Durée du stage : 6 mois maximum, à partir de février 2027
Gratification mensuelle dans le cadre d’une convention de stage.