Doctorant - Modèles génératifs multimodaux pour la synthèse, l'amélioration et le transfert inter-modal de données visuelles en contexte de données limitées (H/F)

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

• Une réussite portée par notre excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée

• Un package de rémunération attractif

• Un développement des compétences en continu : parcours de formation, académies et communautés internes

• Un environnement inclusif, bienveillant et respectant l’équilibre des collaborateurs

• Un engagement sociétal et environnemental reconnu

Votre quotidien

En nous rejoignant, vous intégrerez le laboratoire d’Intelligence Artificielle et Perception Avancée de Thales Research & Technology. Les travaux de recherche menés au sein du laboratoire visent à développer de nouvelles approches d’intelligence artificielle pour les systèmes de perception, dans des environnements où les données sont rares, hétérogènes et coûteuses à acquérir, notamment pour des capteurs spécialisés tels que l’infrarouge (IR), le sonar ou les systèmes multi-spectraux.

Dans le cadre de cette thèse, vous contribuerez au développement de modèles génératifs multimodaux capables de :

• Générer des données synthétiques réalistes et automatiquement annotées à partir de jeux de données limités ;
• Améliorer la qualité d’images et de vidéos dégradées ;
• Réaliser des transferts inter-modaux entre différentes modalités de capteurs (RGB, IR, sonar, multi-spectral) ;
• Modéliser la dynamique temporelle des scènes afin de produire des vidéos cohérentes ;
• Exploiter les représentations sémantiques issues des Vision-Language Models (VLMs) pour guider et contraindre la génération.

Vos travaux s’articuleront autour de deux axes principaux :

• Génération de données synthétiques et apprentissage frugal : étude et développement de modèles génératifs de nouvelle génération (diffusion, flow matching, rectified flows) pour la création d’images et de vidéos réalistes à partir de peu d’exemples ;
• Génération multimodale et transfert inter-capteurs : conception de modèles capables de générer automatiquement des modalités rares telles que l’infrarouge ou le sonar à partir de données plus abondantes comme les images RGB.

Enfin, vous participerez à la conception, au développement et à l’évaluation de ces modèles, ainsi qu’à l’analyse de leur apport pour les applications de perception, de classification, de détection et de segmentation.

Votre profil

Doctorant - Modèles génératifs multimodaux pour la synthèse, l'amélioration et le transfert inter-modal de données visuelles en contexte de données limitées (H/F)

Votre priorité est de de faire une thèse entre recherche et industrie ?

Vous avez l’ambition de rejoindre Thales et de contribuer à l’innovation ?

Vous avez un intérêt marqué pour la recherche fondamentale et appliquée et les innovations technologiques ?

Vous êtes motivé par la recherche expérimentale en milieu industriel ?

Vous disposez d’un diplôme Bac+5 en école d’ingénieur ou équivalent et vous avez des compétences en :

• Machine Learning, Deep Learning et IA generative ;
• Vision par ordinateur appliquée à l’image et à la vidéo ;
• Python et frameworks de Deep Learning (PyTorch, TensorFlow ou équivalent) ;
• Modèles génératifs modernes (Diffusion Models, Flow Matching, Rectified Flows) ;
• IA multimodale et Vision-Language Models (VLMs).
• Français courant et Anglais (lu, parlé, écrit) niveau C1 attendu.

Bon relationnel, travail en équipe, dynamisme, autonomie, curiosité, adaptabilité et sens pratique sont des atouts que l'on vous reconnait ?

Alors ce poste est fait pour vous !