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Un laboratoire de recherche en technologies avancées situé en Île-de-France propose un stage pour étudier l’embarquabilité des réseaux de neurones. Les candidats doivent avoir un Master en mathématiques ou en IA, avec une maîtrise de Pytorch. Le stage offre une expérience enrichissante dans un environnement de recherche innovant et des opportunités de carrière potentielles.
2025-37238
Le Commissariat à l’Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives (CEA) intervient dans trois grands domaines : l'énergie, les technologies pour l'information et la santé et la défense. Situé en Île-de-France sud (Saclay), le Laboratoire d’Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST) a notamment pour mission de contribuer au transfert de technologies et de favoriser l’innovation dans le domaine des systèmes embarqués. Au sein du LIST, le Laboratoire d’Intelligence Artificielle Embarquée (LIAE) est chargé de concevoir, de développer et de mettre en œuvre des solutions optimisées (surface, consommation, puissance de calcul) pour les systèmes embarqués.
Sciences pour l’ingénieur
Dans un contexte en constante évolution, vous travaillerez sur l’étude de l’embarquabilité des réseaux de neurones profonds Perceiver, Perceiver IO et Hierarchical Reasoning Model, par l’utilisation des frameworks AIDGE et Pytorch.
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l’opportunité de travailler au sein d’un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d’experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l’apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.
Le stage vise à étudier l’embarquabilité des réseaux Perceiver, Perceiver IO et Hierarchical Reasoning Model, par l’utilisation des frameworks AIDGE et Pytorch.
Les modèles de type Transformer ont montré des performances remarquables sur une grande variété de tâches (vision, NLP, audio, etc.), mais ils ont besoin d’un grand nombre de paramètres pour obtenir de bonnes performances. Le Perceiver et son extension Perceiver IO introduisent une architecture universelle d’entrée/sortie capable de traiter des données hétérogènes avec une complexité réduite grâce à l’utilisation d’un espace latent fixe. Cette propriété en fait un excellent candidat pour les systèmes embarqués, où les ressources (mémoire, puissance de calcul, énergie) sont limitées. Néanmoins, la taille des modèles reste un obstacle pour une exécution temps réel sur des processeurs embarqués comme les ARM Cortex‑A ou RISC‑V.
Le modèle Hierarchical Reasoning Model est une architecture de raisonnement qui décompose les tâches complexes en plusieurs niveaux hiérarchiques. Chaque niveau traite des abstractions différentes : le niveau supérieur définit des objectifs généraux, stratégies et représentations abstraites du problème ; le niveau inférieur réalise les opérations concrètes, exécute les actions et produit les sorties observables (p. ex. mouvements, décisions atomiques). La communication descendante (top‑down) sert à guider et restreindre le comportement du niveau inférieur pour rester aligné sur l’objectif global. La communication ascendante (bottom‑up) informe le niveau supérieur sur la faisabilité, le progrès, et les conditions locales pour permettre la replanification ou la mise à jour des objectifs.
Ces types de réseau semblent de bons candidats pour des applications embarquées (capacité de Perceiver à projeter les entrées dans un espace latent de taille fixe, faible taille du HRM et du dataset requis). Le stage pourrait étudier la distillation d’un gros HRM vers un petit pour l’embarquer après pruning et quantification.
En fonction des attendus de votre école, les sujets pourront être discutés.
Bonnes connaissances en IA et modèles génératifs, maîtrise de Pytorch.
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Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.
Avenue des Accélérateurs, 91400 Saclay, France