
Ingénieur·e Traitement d'Image - Signal pour le Phénotypage Végétal H/F Inrae
Beaucouzé - 49 CDI- Bac +5
- Service public autres
Détail du poste
L'avènement des méthodes d'apprentissage machine à base de réseaux de neurones profond révolutionne actuellement le traitement d'image et permet une accélération considérable du déploiement de solution d'imagerie via des architectures génériques capables de résoudre les principales problématiques en traitement d'image (classification, reconnaissance d'objets, segmentation). Cette révolution permet d'envisager de s'attaquer à traiter la diversité des contrastes, échelles (organe, plante entière, canopée), structures de données (RGB, multispectral, thermique, LIDAR) rencontrés pour le phénotypage des interactions hôtes-pathogènes. Le principal verrou devient la disponibilité de données annotées et représentative de cette diversité. Dans ce contexte vous aurez en charge le management de la collecte des données, le management de l'annotation et la validation des données. Ces collectes seront réalisées en partenariat avec l'ensemble des unités expérimentales (UE) et unités mixte de recherche (UMR) intéressées à l'échelle du réseau INRAE par les caractéristiques visées de façon à obtenir des algorithmes d'IA robustes.
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Vous rejoindrez l'équipe ImHorPhen, actuellement composée de 28 personnes dont 9 permanents, spécialisée dans le phénotypage, le traitement des images et l'analyse de données et dispose d'un parc informatique permettant le déploiement de méthodes de type machine ou deep learning via des composants GPU adaptés. A court terme (2025-2028), vous vous impliquerez dans les projets PEPR Agroecophen et Horizon Europe PHENET dans lesquels l'équipe d'accueil et l'IRHS jouent un rôle clé (responsable de WP, porteur de cas d'usage et animation de la partie apprentissage machine). Vous participerez à l'encadrement des doctorants de l'équipe ImHorPhen ainsi que des ingénieurs d'études (19 personnes) investis dans ces projets d'ampleurs nationales et internationales.
Dans ce contexte, vos activités seront :
- Réaliser des chaines de traitement en faisant appel majoritairement à du deep learning pour des recherches multi-échelles (du pot au champ) et sur des projets des équipes de proximité et au niveau national au sein de l'infrastructure PHENOME ;
- Participer à la construction de projets avec les Unités de Recherche de l'infrastructure PHENOME en orientant le choix des méthodes de traitements à réaliser ;
- Prendre part à l'étalonnage des outils (pour le volet traitement), en lien avec les responsables de l'instrumentation des installations de PHENOTIC ;
- Faire le lien avec les Systèmes d'information et les interfaces de traitement locales et nationales ;
- Prendre part aux groupes de travail dans Phenome-Emphasis pour harmoniser les besoins et partager les traitements pour les cultures des Pays de la Loire.Le poste ouvre droit à une prime informatique dont le niveau sera déterminé en fin de campagne, sous réserve que le/la candidat(e) retenu(e) réponde aux conditions d'attribution de ladite prime.
L'adresse du poste
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Le profil recherché
Poste ouvert uniquement aux fonctionnaires et aux agents en CDI de la Fonction Publique.
Vous serez compétent-e en analyse des images (notamment utilisant le Deep Learning) de différentes natures : visible, multispectrale voire hyperspectrale et en traitement de nuages de points 3D. Vous aurez la capacité de contribuer, de façon experte, à la définition des questions de phénotypage, de les transcrire en scripts d'analyse. Vous ferez preuve d'anticipation de ces besoins en proposant des méthodes d'analyse nouvelles, permettant l'optimisation des processus de phénotypage mais également l'identification de nouveaux caractères d'intérêt en lien avec les biologistes.
Vous devrez vous intégrer et collaborer avec les acteurs du phénotypage haut-débit au niveau local (PHENOTIC) et national (PHENOME EMPHASIS).
Vous aurez des capacités de gestion de projets, d'encadrement d'étudiants et participerez aux missions de formations et de dissémination des connaissances.
Infos complémentaires
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