Stage - Mise en place d’un traitement temps-réel complet de détection d’objets sur caméra

CANDIDATURES ACCEPTÉES POUR UN STAGE DÉBUTANT EN FEVRIER 2026

---

Contexte Dans le contexte de développement de logiciels de détection basée IA, de plus en plus d’outils automatisent et facilitent l'entraînement et l'évaluation des modèles d’apprentissage profonds (AutoML). Malheureusement, ceux-ci ne permettent pas de déploiement en production, ne sont pas tout le temps intégrés à des interfaces web et ne répondent pas aux problématiques du logiciel libre (licence permissive, gratuité d’utilisation ou déploiement ouvert). Nous proposons donc d'intégrer notre outil AutoML développé en interne dans nos technologies open source Kitware pour le calcul et la visualisation web, et de déployer les algorithmes sur une ou plusieurs caméras en temps réel. La librairie LitDet est un outil AutoML développé en interne à destination des chercheurs et ingénieurs en machine learning. Elle intègre des modules pour faciliter le développement de modèles IA de détection d’objets sur images, avec notamment des outils de suivi. La plateforme DIVE est une interface d'annotation rapide et d'entraînement d'IA open source pour les données vidéo et image. Développée par Kitware, DIVE permet aux utilisateurs de générer facilement des annotations, que ce soit manuellement à l'aide d'outils d'édition web interactifs ou de manière programmatique à l'aide de modèles d'IA. Elle intègre les meilleures pratiques actuelles en matière d'interface utilisateur et d'expérience utilisateur (UI/UX) afin de faciliter la création et la modification rapides d'annotations pour les experts du domaine. Robot Operating System (ROS2), est un ensemble d'outils informatiques permettant de développer et d’interfacer des logiciels pour la robotique. Elle est adaptée à un contexte de calcul et gestion temps réel de flotte camera, notamment en intégrant la librairie Open Neural Network Exchange (ONNX) pour l'inférence interoperable de modèles IA. Durée Ce stage d’une durée de 6 mois se déroulera dans les bureaux de Kitware à Villeurbanne. (France). Le.a candidat.e sera directement intégré.e à notre équipe d’ingénieurs et participera activement au développement de l’application en:

Interfaçant les routines python avec une application Python (VIAME/DIVE desktop, CMake)

Testant les routines d'entraînement IA sur des bases de données de détection pour différents domaines (écologie marine, médical, vidéosurveillance…) au format COCO

Interfaçant les routines python avec une application VueJS (DIVE Web, Docker)

Déployant les modèles temps réel (ONNX, ROS2)

Les principales étapes du stage seront :

Prise en main de l’outil AutoML existant pour application en écologie marine et santé

Tests et intégration du backend dans l’application bureau VIAME/DIVE

Intégration docker-isée du backend dans l’application Web DIVE

Export des algorithmes de détection (ONNX)

Création d’une application en temps réel (ROS2)

Niveau et Compétences requises

Niveau école d'ingénieur 4ème année minimum ou Master 2

Développement backend (python, C++)

Déploiement et conteneurisation (Docker)

Connaissances ROS2

Compétences appréciées

Connaissances en architecture de logiciel C++ (CMake)

À l’aise dans la communication en anglais à l’écrit et à l’oral

Développement front-end (VueJS)

Connaissances de base en ML et détection d’objets