# STAGE 2027 - Acoustic Testing : Développement d’outils d’IA appliqués aux données acoustiques d’essais (F/H) at Airbus

Airbus is hiring a STAGE 2027 - Acoustic Testing : Développement d’outils d’IA appliqués aux données acoustiques d’essais (F/H) in Toulouse, France. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Airbus](https://jobsbylevel.com/go/0ece69bf-d699-4deb-93ca-7dbc7d144230?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 38 out of 100. Toulouse Area.

## Details

- Company: [Airbus](https://jobsbylevel.com/companies/airbus)
- AI level: AI Level 1 (score 38 out of 100)
- Location: Toulouse Area
- Posted: November 2, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/0ece69bf-d699-4deb-93ca-7dbc7d144230?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=stage-2027-acoustic-testing-developpement-d-outils-d-ia-appliques-aux-donnees-acoustiques-d-essais-f-h-at-airbus-969149

## Description

Job Description: Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ? Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être le stage qu’il vous faut ! Vous êtes étudiant(e) et à la recherche d'un stage vous permettant de valider votre diplôme et qui fera décoller votre carrière ? Imaginez-vous au cœur d’une entreprise reconnue à l’international, implantée sur tous les continents du monde et riche d’une diversité de parcours, d’expertise et de culture . Tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation, vous avez l’opportunité de faire partie de cette aventure passionnante. Votre mission, si vous l'acceptez : Une offre de stage intitulée « Développement d’outils d’IA appliqués aux données acoustiques d’essais » vient de s'ouvrir au sein de Airbus Commercial Aircraft sur son site de Toulouse. Vous rejoindrez le département « 1VVGO» en charge des essais acoustique. Votre stage consistera à : participer au développement et à l’optimisation de solutions d'intelligence artificielle destinées à valoriser les données issues d’essais au sol, en vol et sur bancs de test. En fonction de la maturité atteinte sur des sujets clefs, les projets suivants pourront être considérés : Noise Troubleshooting assistant : Dans le cadre des vols d’essais effectués sur les avions de production avant leur livraison, notre service a pour mission d'enregistrer la signature sonore et un mapping des différentes sources de bruit dans l’avion. En cas de bruit particulier, nous souhaitons développer un assistant IA permettant de l’identifier suivant nos bases de données, basé sur une analyse acoustique d’un ingénieur (identification des propriétés fréquentielles du bruit) et des données contextuelles (position de mesure et condition de vol). L’outil se basera sur différentes sources de connaissance (Know-How listant toutes les signatures de bruit pour chaque programme avion avec les principales informations pour les identifier, anciens rapports de bruit pour chaque avion, présentations spécifiques pour certaines signatures de bruit, …). Acoustic pollution detection : Dans le cadre de divers essais, notre service est amené à enregistrer le bruit dans nos avions. Afin de pouvoir analyser précisément le bruit dans l’avion, les pollutions sonores (telles que les paroles des personnes présentes dans la cabine, les bruits des alarmes ou encore des anomalies de mesure) doivent être identifiées pour être exclues de l’analyse. Afin d’accélérer ce type de détection, nous proposons d’améliorer un algorithme existant de traitement du signal et de détection d’anomalies au sens large Cet algorithme utilise en données d’entrée les données acoustiques haute cadence enregistrées par les moyens de mesure installés dans l’avion.. Prepare the future ONTS (Online Noise TroubleShooting) : Les analyses acoustiques pour déterminer l’origine des bruits sur les avions de production pendant leurs vols d'essais sont actuellement faites dans un outil appelé ONTS. Afin d'améliorer l’efficacité des analyses et automatiser le process, nous souhaiterions développer un algorithme dans ONTS qui aura pour but de déterminer la signature du bruit (et par conséquent son origine) et rédiger un rapport d’analyse préconisant des actions correctives afin que les équipes de production puissent corriger le problème. Ce stage, d'une durée de 6 mois , débutera idéalement en Février 2027 (cette période est indicative et pourra être ajustée). Vos principales missions consisteront à : Audit des données : Évaluer la qualité et la pertinence des bases de données existantes. Ingénierie de données : Concevoir des processus d’extraction et d’enrichissement de données non structurées afin d'agrandir les jeux de données. Modélisation & Optimisation : Entraîner, évaluer et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning. Votre tuteur ou tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage, vous aidant à développer vos compétences et à atteindre vos

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