Stage en Acquisition de Données et Calibration de Capteurs pour le Smart Farming

2 laboratoires de pointe et 2 entreprises de passionnés

La chaire industrielle POMME d’API, réunissant l’IMT-Nord Europe, Polytech Lille, DOWNS et OSIRIS AGRILTURE, représente une initiative d’excellence pour développer les technologies nécessaires à la transition agricole.

Construit autour de 2 thèses, cette chaire met les compétences de chaque laboratoire et chaque 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.

Dans le cadre de la chaire POMME d’API nous explorons en collaboration avec nos partenaires des moyens et méthodes d’acquisition en extérieur plus complexe mais robuste.

Description du stage

Les cultures légumières sont produites durant l’été, cette période représente annuellement le seul moment d’acquérir une donnée réelle avec le robot OSCAR, des drones et d’autres moyens d’acquisition. Votre mission s’inscrira dans ce contexte, avec un focus particulier sur nos parcelles de tests en pommes de terre. En collaboration avec Noura Mounif, la personne réalisant sa thèse sur ce sujet, Alexis Carlier, jeune docteur agronome et IA chez OSIRIS AGRICULTURE et le reste de l’équipe de développeur et d’ingénieur, vous serez amené(e) à :

• Mettre en place des capteurs avancés (Multispectra, Hyperspectral, RGB-D, GPR, …) sur OSCAR, notre robot d’irrigation autonome et sur un drone.

• Configurer et calibrer les capteurs pour garantir la précision et la fiabilité des données collectées.

• Synchroniser les données acquises (imagerie, métadonnées GPS, timestamps, etc.) afin d’assurer leur exploitabilité.

• Conduire des campagnes d’acquisition de données sur la saison, en analysant la qualité et l’exploitabilité des données collectées.

• Développer des routines et un dashboard de surveillance de la qualité des données, incluant visualisation, stockage et suivi des séries temporelles.

• Effectuer un 1er traitement des données en sortie d’été

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 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