Sobre este puesto de CS27 - Bac +5- Data Scientist – Estimation en temps réel de la demande attentionnelle induite lors d’une situation de conduite (H/F) en Renault Group
Company
RENAULT s.a.s.Job Description
Contexte :
Le Service UX Research et Innovation s’occupe de projets de mobilités du futur. Vos missions feront partie intégrante de nos études prospectives et recherches. Des moyens matériels (matériel de recueil de données, études préexistantes etc.) seront mis à votre disposition pour mener à bien vos activités.
L’équipe Recherche Conception Expérience Utilisateur au sein de laquelle vous serez intégré(e), est chargée de comprendre et analyser les besoins des clients puis d’imaginer et concevoir de nouvelles interactions liées aux nouvelles mobilités.
Objectifs du stage
À partir d’une analyse de la littérature scientifique et des travaux existants, le premier objectif du stage sera de définir des métriques permettant de caractériser et de coter la demande attentionnelle potentiellement induite par une scène de conduite. Il s’agira par exemple, d’identifier les éléments du contexte susceptibles d’augmenter la quantité d’informations à traiter, les besoins d’anticipation, l’incertitude ou encore la complexité décisionnelle de la situation.
Le stage visera ensuite à rechercher, sélectionner ou générer des jeux de données adaptés à cette problématique. Lorsque les annotations disponibles ne seront pas directement exploitables, une méthodologie d’annotation ou de construction d’un score de référence pourra être proposée.
Enfin, le stage devra permettre d’évaluer, d’adapter ou de développer un ou plusieurs modèles d’intelligence artificielle capables d’estimer en temps réel la demande attentionnelle associée à une scène de conduite, à partir de données telles que des images, des vidéos, des informations issues du véhicule, de l’infrastructure ou de capteurs embarqués.
L’objectif final est de disposer d’un modèle suffisamment précis, robuste et peu coûteux en calcul pour être évalué sur simulateur de conduite ou en conditions de conduite réelles.
Missions :
Le stage consiste à :
- Faire l’état de l’art des travaux scientifiques sur la caractérisation d’une scène de conduite, les ressources attentionnelles des conducteurs ainsi que les algorithmes d’IA permettant de le traitement de différents signaux (vidéos, audio, données véhicules,…)
- Définir une ou plusieurs métriques d’évaluation de la demande attentionnelle induite par une scène
- Rechercher et analyser des jeux de données publics ou internes adaptés, identifier leurs potentiels et leurs limitations
- Implémenter et évaluer différents modèles d’IA afin de :
- Détecter et caractériser les éléments pertinents d’une scène
- Comprendre les interactions et, de manière plus générale, la dynamique temporelle de la scène de conduite ainsi que les sollicitations potentielles
- Valider l’efficacité du modèle sur différents scénarios de conduite, à l’aide de tests sur simulateur ou en environnement réel
Livrables :
- Etat de l’art détaillé sur la demande attentionnelle en conduite et les modèles de compréhension de la scène
- Proposition d’une méthodologie de qualification et de cotation des scènes de conduite
- Implémentation et validation sur prototype d’une cotation de la scène en temps réel
Ce stage sera l’occasion d’acquérir de solides compétences techniques et scientifiques, notamment en sciences cognitives, en machine learning appliqué, et en évaluation expérimentale.
Vous développerez votre autonomie, votre rigueur scientifique, ainsi que votre capacité à présenter des résultats à des interlocuteurs aux profils variés.
Qui êtes-vous ?
Vous possédez un vif intérêt à l’IA appliquée au sciences humaines :
o Vous maîtrisez Python et êtes à l’aise avec la manipulation de données
o Vous avez une expérience avec les outils de développement et de prototypage IA : Git, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace…
o Vous êtes à l’aise avec les outils liés à la GenAI et à la data : APIs LLM, embeddings, LangChain, ChromaDB, …
o Vous possédez une connaissance ou une vive appétence pour le comportement humain, en particulier à tout ce qui touche aux états mentaux et cognitifs
Capacités générales et organisationnelles
- Rédaction de rapports : Compétences avancées pour rédiger des documents de synthèse clairs et détaillés.
- Autonomie et responsabilités : Capacité à travailler de manière autonome tout en respectant les objectifs fixés.
- Communication : Aptitude à présenter des résultats à des interlocuteurs variés aux attentes différentes.
- Travail en équipe : Capacité à collaborer efficacement dans des projets multidisciplinaires impliquant des acteurs variés.
- Maîtrise de l’anglais : Anglais courant, tant à l’écrit qu’à l’oral, pour communiquer dans un contexte international.
Atouts supplémentaires
- Intérêt pour l’automobile et les nouvelles mobilités : Volonté de s’investir dans l’innovation dans ce domaine.
- Esprit d’analyse et de synthèse : Faculté à interpréter et résumer des données complexes pour fournir des recommandations exploitables.
Une attention toute particulière portée sur la capacité de rédaction de rapport de synthèse construits et étayés.
Vous êtes en cours de préparation d’un Bac+5 en intelligence artificielle, data science, informatique, traitement du signal, ou sciences cognitives option IA. Vous avez un intérêt marqué pour l’analyse de scènes complexes, la compréhension du contexte automobile et le développement de modèles d’intelligence artificielle applicables en temps réel. Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur, votre autonomie, votre esprit d’analyse et votre capacité à explorer des problématiques scientifiques ouvertes. Vous souhaitez appréhender le monde de l’automobile et des nouvelles mobilités ? Vous souhaitez participer à la conception des systèmes d’interaction et d’assistance de l’automobile de demain ?
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Durée de contrat : 6 mois
Job Family
Research & DevelopmentContract Duration
6 monthsRenault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.
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