Since our founding, IDEMIA has been on a mission to unlock the world and make it safer through our cutting-edge identity technologies. Our technology leadership makes us the partner of choice for hundreds of governments and thousands of enterprises in over 180 countries, including some of the biggest and most influential brands in the world. In applying our unique expertise in biometrics and cryptography, we enable our clients to unlock simpler and safer ways to pay, connect, access, identify, travel and protect public places – at scale and in total security.

Our teams work from 5 continents and speak 100+ different languages. We strongly believe that our diversity is a key driver of innovation and performance.

Finalité du poste

Missions principales

Contexte et enjeux du stage :
L’état de l’art des réseaux de neurones évolue grandement chaque année. De nouvelles architectures de réseaux améliorent régulièrement les performances des algorithmes. En même temps que la taille de ces réseaux ne cesse d’augmenter, leur vitesse en inférence diminue. Bien que les progrès matériels (meilleurs CPU et GPU) puissent parfois accompagner l'évolution de ces architectures, réduire l'impact environnemental associé à l'acquisition de nouveaux composants et à leur consommation énergétique est un enjeu pour nos solutions. Par ailleurs, la vitesse de traitement de nos algorithmes, conçus en premier lieu pour être utilisés en temps réel, est un point sur lequel nos clients demandent toujours plus d’améliorations.

Dans le cas particulier de nos solutions temps-réel (sécurité routière, investigation policière, passage automatique aux frontières, etc.), la Détection Multi-Objets constitue la première étape du flux de traitement. Elle est fréquemment celle qui demande le plus de ressources et de temps de calcul lors de l'inférence.
C’est pourquoi que l’on s’intéresse en grande partie dans nos études à l’optimisation de nos réseaux de neurones de détection.

A part les optimisations logicielles et matérielles, il existe aujourd’hui plusieurs méthodes pour accélérer un réseau de neurones tout en gardant, ou dégradant légèrement, sa performance. L’enjeu principal du stage est l’exploration de ces méthodes telles que la « Quantization », le « Pruning », et de la « Knowledge Distillation », etc. Les frameworks d’apprentissage et d’inférence (ex. PyTorch 2, TensorRT) commencent à intégrer ces fonctionnalitées, mais des développements spécifiques IDEMIA sont à prévoir afin de les adapter pour nos cas d’usages.

Responsabilités :
L'objectif est de couvrir tous les aspects de la recherche scientifique, depuis la caractérisation de l’état de l’art, la collecte et l’adaptation de données, la modélisation, la mise en oeuvre jusqu'à la publication d'articles ou de brevets :
- Etude de l’état de l’art des méthodes et frameworks d’optimisation d’inférence :

• Quantification (Post Training Quantization - PTQ, Quantization Aware Training – QAT)
• Pruning / Sparsity
• Knowledge Distillation

- Implémentation de quelques méthodes, et leur application au Détecteur Multi-Objets IDEMIA.
- Mesure de performances comparatifs.
- Rédaction d’un rapport de stage, et potentiellement un article scientifique ou un brevet.
Le stage se déroulera au sein des équipes de recherche « Video Analytics » et « Detection & Tracking ». Il s’agit d’un stage à forte composante de recherche en vision par ordinateur, Deep Learning et développement informatique.
 

Profile description:

Formation : Elève ingénieur(e) des grandes écoles en fin de 3eme année du cycle ingénieur, ou élève en M2 universitaire, spécialisé(e) en vision par ordinateur, traitement d’image ou Deep Learning.

Compétences techniques requises :
- Bonnes connaissances dans le traitement de l'image, la vision par ordinateur, le Deep Learning.
- Maitrise de Python (le C ou C++ est un plus), maitrise de PyTorch.
- Formation solide en mathématiques, analyse de données, développement informatique.
- La maitrise des librairies de traitement d’images est un plus.

Compétences relationnelles et langues :
- Anglais courant à l'oral et à l'écrit (ex. lecture d’article scientifique en anglais, présentation de travaux)
- Curieux, proactif, autonome, orienté vers les résultats
- Désir de contribuer à la chaine complète d’un algorithme : design, implémentation, intégration, test, optimisation.

By choosing to work at IDEMIA, you will join a unique tech company, offering a wide range of growth opportunities. You will contribute to a safer world, collaborating with an international and global community. We value the diversity of our teams and welcome people from all walks of life, regardless of how they look, where they come from, who they love, or what they think.

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