Stage en Vision par Ordinateur : Génération d'Images Synthétiques pour l'Irrigation de Précision

1 laboratoire de pointe et 1 entreprise de passionnés

L’IMT-Nord Europe et OSIRIS AGRILTURE collaborent, avec 2 autres partenaires au cœur d’une chaire industrielle pour développer les technologies nécessaires à la transition agricole.

Cette collaboration met les compétences du laboratoire et de la société à contribution pour développer des technologies de pointe d’acquisition, de traitement et de fusion de données permettant d’améliorer le conditionnement et l’irrigation des pommes de terre et rendre leur production plus durable.

Osiris Agriculture est une entreprise à taille humaine et une aventure technologique ambitieuse.

Avec 2 versions préindustrielles déployées en 2024, OSCAR (vidéo) est un robot autonome capable d’apporter journalièrement la juste dose d'intrant (eau, fertilisants, produits phytosanitaires …) pour assurer un bon développement de la plante.

Contexte du stage

L’agriculture de précision est au cœur des solutions innovantes pour optimiser les ressources, réduire l’impact environnemental et améliorer la productivité agricole. Dans ce cadre, l’irrigation de précision se distingue comme un levier clé pour une gestion durable et efficace de l’eau. Chez Osiris Agriculture, nous développons des solutions avancées d’irrigation de précision pour notre robot, en exploitant les technologies d’imagerie, de vision par ordinateur et de modélisation.

En parallèle de la chaire POMME d’API nous collaborons pour la mise au point d’algorithmes d’excellence en vision par ordinateur en extérieur pour l’agriculture. L’entraînement d’un tel modèle et sa robustesse repose principalement sur la qualité du jeu de données et sa représentativité des différentes situations.

Description du stage

Les cultures légumières sont produites en extérieur où les conditions visuelles varient considérablement (luminosité, météo, types de sols, etc.), la génération synthétique d’image est un atout clé pour relever les défis de la vision par ordinateur, et notamment assurer sa robustesse face au vent et aux variations de luminosités. Votre mission s’inscrira dans ce contexte, avec un focus particulier sur les champs de pommes de terre, une thématique cruciale pour enrichir nos modèles de traitement d’image. Vous serez amené(e) à :

• Générer des données visuelles simulées pour surmonter les limitations liées à la rareté ou à la complexité d’annotation des images réelles.

• Comparer et évaluer différentes méthodes de génération d’images synthétiques afin d’identifier la plus adaptée.

• Collaborer étroitement avec l’équipe software d’Osiris pour améliorer les simulations produites avec Unity.

• Renforcer les algorithmes de vision par ordinateur, en leur fournissant des jeux de données diversifiés et réalistes, adaptés aux besoins opérationnels.

• Poser les bases pour des extensions futures, en explorant des applications possibles à d’autres cultures ou problématiques agricoles, comme la détection de maladies sur le feuillage.

Profil recherché

Le(la) candidat(e) devra être un(e) étudiant(e) M2 ou équivalent, idéalement en Informatique, Image et/ou Vision ou Intelligence Artificielle avec les éléments suivants :

• Bon niveau de programmation et notamment en Unity et Python

• Connaissances des techniques de base de Machine Learning et expérience avec un framework existant comme sklearn, Tensorflow, pytorch ou autre ;

Informations pratiques

• Démarrage du stage : entre mars et avril 2025

• Stage rémunéré

• Durée : 6 mois

• Localisation : IMT Nord Europe, site de Lille à Villeneuve d'Ascq (campus cité scientifique)

• Possibilité de continuer en thèse : Oui

Candidature

Envoi du Curriculum Vitae avec une lettre de motivation et les notes de M1 et M2