Stage - Développement Ihm pour Acquisition Visualisation et Analyse IA de Nuages de Points 3D Lidar H/F

Safran - CDD/Stage/Alternance; Massy; On-site; EUR 10,000 - 15,000; Part time

Job summary

Safran Electronics & Defense recherche un stagiaire pour moderniser une IHM Linux/Windows dédiée à l’analyse et à la visualisation de nuages de points LiDAR. Le candidat proposera une architecture logicielle modulaire en Python, privilégiant une IHM orientée objet et des bibliothèques récentes (PyQt/Tkinter, React) pour améliorer les performances et l’ergonomie.

La mission inclut l’intégration de démonstrateurs IA et la documentation complète des scénarios de tests, avec une mise en production

Qualifications

• Stage ingénieur orienté IA et outils de visualisation 3D.
• Conception orientée objet et architecture modulaire.
• Connaissances Python et libraries GUI (PyQt/Tkinter) appréciées.

Responsibilities

• Analyser l'IHM Python actuelle: état des lieux fonctionnel et technique.
• Concevoir une architecture logicielle modulaire et évolutive.
• Sélectionner et intégrer des bibliothèques récentes (PyQt, React) et assurer les tests.
• Développer et optimiser la nouvelle IHM; gestion de code via Git.
• Rédiger la documentation et proposer des scénarios de tests complètes.
• Explorer l'usage de l'IA pour l’analyse des nuages de points LiDAR et intégration dans l'IHM.

Skills

Python

PyQt

Git

3D Visualisation

Tools

Tkinter

React

Job description

Safran Electronics & Defense, société de haute technologie, est leader mondial de solutions et de services en optronique, avionique, électronique et logiciels critiques, pour les marchés civils et de défense.

Safran Electronics & Defense développe l'ensemble des systèmes d'électronique embarqués sur les avions et les hélicoptères, civils ou militaires.

L'intégration de système Lidar (Laser Imaging Distance and Ranging) dans les systèmes embarqués aéronautiques ou industriels génère d'importants volumes de données sous forme de nuages de points 3D. Pour exploiter ces données (visualisation, inspection, analyse géométrique ou préparation de traitements avancés), des outils logiciels robustes et ergonomiques sont indispensables.

Une IHM d'acquisition et d'analyse de nuages de points Lidar, développée en Python, est actuellement utilisée pour ces besoins. Toutefois, cette application s'appuie sur des bibliothèques vieillissantes, et sur une architecture logicielle qui limite son évolutivité, sa maintenabilité et ses performances sur des nuages de points de grande taille. Dans ce contexte, le stage vise à moderniser complètement l'IHM en s'appuyant sur des librairies récentes, une architecture orientée objet claire et un code optimisé, tout en garantissant la pérennité de l'outil et son intégration dans la maquette Lidar.

Les principales missions confiées seront de :

• Analyser l'IHM actuelle développée en Python : réaliser un état des lieux sur ses fonctionnalités, son architecture, ses performances et son ergonomie afin d'identifier les axes prioritaires de modernisation.
• Concevoir une nouvelle architecture logicielle : proposer une solution modulaire, évolutive, ergonomique, performante et adaptée à l'embarqué. Une IHM Python orientée objet sera privilégiée, mais d'autres technologies innovantes (telles que REACT) pourront être envisagées et discutées.
• Sélectionner et intégrer des bibliothèques récentes et pertinentes pour l'interface utilisateur et la visualisation 3D des nuages de points Lidar (ex. : PyQt, Tkinter, à valider selon les besoins du projet).
• Développer et optimiser la nouvelle IHM : garantir la fluidité, la performance, une gestion de code de qualité, la couverture des tests, ainsi que la gestion de configuration via git.
• Définir et réaliser des jeux de tests complets, puis documenter l'ensemble des scénarios testés.
• Valider la solution auprès des utilisateurs, rédiger la documentation associée et formuler des recommandations pour sa future industrialisation.
• Explorer et intégrer des approches d'intelligence artificielle pour l'analyse des nuages de points 3D LiDAR : identification d'usages à forte valeur ajoutée (classification, détection d'objets, segmentation, aide à l'analyse), évaluation de leur pertinence et intégration de démonstrateurs au sein de l'IHM