Stage - Optimisation de l’exécution de modèles d’IA pour les systèmes robotiques - Industrie - Toulouse

Location: Toulouse, Occitanie, fr Department: Engineering, Development, Applications Employment Type: {'id': 'intern', 'label': 'Intern'}

Description de l'entreprise

CS, filiale du groupe Sopra Steria, est un acteur technologique de référence dans la conception, l’intégration et l’exploitation de systèmes critiques. Présents dans 7 pays avec plus de 2 600 collaborateurs passionnés, nous intervenons au cœur des enjeux de souveraineté, de sécurité et de performance, dans des secteurs stratégiques tels que la défense, le spatial, l’énergie, l’industrie, le transport, l’aéronautique et la cybersécurité.

Notre différence ? Une expertise unique en systèmes temps réel, des solutions souveraines et durables, et une culture d’innovation forte, portée par 15 % de notre chiffre d’affaires investi en R&D. Nous accompagnons nos clients dans la réussite de leurs programmes les plus complexes, du contrôle aérien à la lutte anti-drones, en passant par les systèmes nucléaires et les centres de contrôle satellites.

En rejoignant CS, vous intégrez une entreprise humaine et innovante.

Nous livrons bien plus que des systèmes, nous bâtissons la confiance.

Nous allons au-delà des besoins exprimés, nous préparons les défis de demain.

Plus que de simples experts, nous façonnons l’innovation.

Engagés à vos côtés, au service de vos enjeux critiques.

Accélérer la transformation industrielle, en toute sécurité.

Notre Business Unit Industrie accompagne les leaders des secteurs de l’aéronautique, de l’énergie et du transport dans la conception, la sécurisation et l’optimisation de leurs systèmes critiques.

Avec plus de 700 collaborateurs en France et en Amérique du Nord, elle mobilise une expertise reconnue permettant la réalisation de projets innovants dans les domaines des systèmes embarqués, de la simulation numérique, de la cybersécurité, de la data intelligence et de la digitalisation des processus industriels.

Rejoindre cette Business Unit, c’est transformer l’industrie avec des solutions à fort impact.

Description du poste

Nous recrutons un(e) Stage - Optimisation de l'exécution des modèles IA pour les systèmes robotiques pour rejoindre notre Business Unit INDUSTRIE au sein de l’agence Systèmes Embarqués Industriels et Cybersécurisés. Le Pôle de compétence SEIC contribue au développement de systèmes embarqués et industriels à fortes contraintes temps réel et de sûreté de fonctionnement ainsi qu’à leur mise en œuvre opérationnelle intégrant les concepts de sécurité.

Contexte et Objectifs

Dans la lignée des initiatives de CS Group d'intégration de l'IA appliquée aux systèmes embarqués, le stage visera concevoir et évaluer une stratégie d’ordonnancement permettant d’exécuter de manière optimale plusieurs modèles DNN concurrents d’une fonction de perception et de tracking avancé, en tenant compte de leurs périodes d’activation, des deadlines, des priorités, les ressources de calcul et du contexte opérationnel. Le système devra supporter des modes d’inférence synchrones ainsi que l’activation, la désactivation de certains modèles en fonction de l’évolution de la mission.

Missions Principales

1. Modéliser les chaînes d’inférence multi-DNN et leurs contraintes temporelles

Formaliser la fonction de tracking sous forme d’un ensemble de tâches DNN périodiques, en caractérisant leurs temps d’exécution, fréquences et besoins en ressources. Étudier les interactions des exécutions de graphes synchrones ainsi que leurs impacts lors des transitions de modes et évaluer l’impact de la latence de bout en bout.

2. Concevoir des stratégies d’ordonnancement dynamique des modèles DNN

Développer et comparer des politiques d’ordonnancement permettant de déterminer au runtime quel modèles DNN à exécuter, à quel instant, avec quelle priorité et sur quelle ressource de calcul, tout en garantissant le respect des contraintes temporelles.

3. Adapter l’ordonnancement au contexte opérationnel

Définir et développer des politiques statiques capable de modifier au runtime des modèles DNN actifs, leurs fréquences et leurs priorités selon la situation rencontrée : apparition d’une cible, perte de tracking, phase de mission critique ou changement de ressources disponibles.

4. Optimiser l’allocation des ressources CPU/NPU et garantir les deadlines critiques

Étudier l’ordonnancement temporel et l’allocation des modèles (graphe de calculs) aux ressources de la cible hétérogènes afin de minimiser la latence et la contention mémoire (chargement des poids du modèles…) tout en maximisant l’utilisation des accélérateurs. Etudier et mettre en œuvre des mécanismes de supervision et/ou de reconfiguration des graphes à exécuter en optimisant les politiques d’ordonnancement selon les scénarios avec des scénarios de repli.

5. Évaluer et valider l’ordonnanceur sur un cas de tracking multi-DNN

Implémenter un démonstrateur représentatif combinant plusieurs DNN de perception et de tracking et comparer différentes stratégies sous variations de charge, de contexte et de ressources disponibles. Mesurer notamment le taux de respect des deadlines, la latence bout-en-bout, l’utilisation des ressources matériel et les performances du tracking, afin d’identifier le meilleur compromis entre les performances IA et contraintes temps réel.

Qualifications

Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2, avec une spécialisation en informatique, intelligence artificielle, robotique ou systèmes embarqués. Vous disposez de bonnes bases en programmation Python et C++ et vous vous intéressez au déploiement de modèles d’intelligence artificielle sur des plateformes robotiques.

Vous êtes curieux(se), rigoureux(se) et autonome, avec un goût pour l’expérimentation et les problématiques techniques complexes.

Informations supplémentaires

Rejoignez une entreprise où l’humain, l’innovation et l’impact se rencontrent.

Chez CS, nous offrons

Une expérience collaborateur enrichissante, portée par un environnement de travail conçu pour favoriser