Stage - Analyse d'Impact d'Une Intégration de Modèles d'Intelligence Artificielle H/F - 78

Architecte et systémier intégrateur, KNDS France est une entreprise leader qui conçoit, produit, développe et soutien des systèmes de combat terrestres, de l'artillerie, des munitions, des armes et de la robotique.

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise stratégique, qui porte ses engagements au travers de nombreuses actions sur le plan social, sociétal, environnemental et éthique.

Nous nous engageons à tous les niveaux à créer un environnement de travail où chaque personne est respectée, mise en valeur et appréciée pour ce qu'elle est.

Avec nous, intégrez l'innovation au coeur de votre métier !Rejoindre KNDS France, c'est bien plus qu'intégrer une entreprise - c'est vivre une aventure humaine et professionnelle unique !
Nous sommes leader dans la conception, la production et le soutien de systèmes de combat terrestres, d'artillerie, de munitions, d'armes et de robotique. En tant qu'architecte et intégrateur de systèmes de défense, nous sommes fiers de fournir des solutions innovantes et de pointe à nos clients, telles que le char LECLERC, le TITUS® ou encore le canon CAESAR®.
Nous comptons aujourd'hui 4 500 collaborateurs répartis sur 12 sites en France et en Europe, toutes et tous déterminés à contribuer à un avenir plus sûr.
S'inscrivant dans une démarche de mise en place d'une chaîne outillée pour le Machine Learning, ce stage se propose d'analyser l'impact d'une intégration de modèles d'Intelligence Artificielle sur cibles embarquées.
En utilisant la suite Aidge développée par le CEA, l'objectif visé est d'évaluer via cet outil l'impact en performances de l'implémentation de modèles sur différentes cibles.

Les modèles et les cibles envisagés sont hétérogènes (Computer Vision, LSTM, sur MCU, FPGA, SoC), et ce stage permettra de proposer des composants (modèle implémenté cible) qui seront évalués avec des outils de simulation.

Une partie du stage sera consacrée à l'évaluation des attributs de confiance (au sens Confiance.AI) des composants ainsi intégrés.