# STAGE - Deep learning appliqué à la détection et à la reconnaissance de petites cibles dans des images Infra-Rouge thermique - F/H at Thales

Thales is hiring a STAGE - Deep learning appliqué à la détection et à la reconnaissance de petites cibles dans des images Infra-Rouge thermique - F/H. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Thales](https://jobsbylevel.com/go/de0199b5-f613-4933-a77c-584ff78330c3?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 37 out of 100. Elancourt.

## Details

- Company: [Thales](https://jobsbylevel.com/companies/thales)
- AI level: AI Level 1 (score 37 out of 100)
- Location: Elancourt
- Posted: October 28, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/de0199b5-f613-4933-a77c-584ff78330c3?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=stage-deep-learning-applique-a-la-detection-et-a-la-reconnaissance-de-petites-cibles-dans-des-images-infra-rouge-thermique-f-h-at-thales-d54be9

## Prepare for this job

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## Description

Lieu : Elancourt, France 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 Notre savoir-faire technologique Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs Un environnement inclusif et bienveillant Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…) Votre quotidien Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques. Le contexte du sujet proposé est le développement de modèles d’IA pour l’analyse automatique d’images issues de caméras optroniques infra-rouge équipant des véhicules terrestres et drones. L’analyse consiste à détecter, identifier et reconnaître des menaces le plus loin possible. En limite de portée de ces algorithmes de détection/reconnaissance, les petites cibles sont d’une dimension de quelques pixels. Les algorithmes de détection et reconnaissance automatique d’objets dans les images nécessitent des bases de données vastes et diversifiées. Cependant, les bases de données d’images IR sont malheureusement beaucoup moins fournies que les images couleur. L’objectif de ce stage est d’améliorer les performances de détections et de reconnaissance dans le domaine des images IR thermique, avec un focus sur les cibles de petite taille (quelques pixels). En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes : Le travail portera sur le développement, l’entrainement et le test de réseau de neurones pour la détection et la reconnaissance en imagerie IR. On pourra tout d’abord exploiter les bases de données d’images réelles et simulées en IR déjà disponibles. On pourra ensuite évaluer les idées suivantes : entrainement du backbone par une technique de Mask Auto Encoder (méthode auto supervisée). Enfin, on pourra par exemple évaluer les méthodes de transfert de domaine du visible vers l’IR. La phase de bibliographie et de discussion avec les experts du pole permettront d’affiner la stratégie. L’apport de chaque stratégie sera évaluée de manière méthodique et rigoureuse (split/trainval/test, cross validation) en prenant garde d’éviter un phénomène de data leakage. Des présentations d’avancement seront faites régulièrement (une fois tous les mois et ou deux mois selon l’avancement) • S'approprier la problématique, bibliographie (1 mois) • Créer un ou plusieurs splits train/val/test pour la suite des expériences (1 mois) • Evaluer l’apport de l’entrainement d’un backbone par MAE (1 mois) • Evaluer une méthode de transfert de domaine (1 mois) • Evaluer l’apport des bases de données existantes réelles et synthétiques (1 mois) • Rédiger un rapport de stage et un rapport d’étude interne (1 mois) Votre profil : Vous suivez un cursus de niveau BAC+5 ? Vous êtes spécialisé dans le domaine des mathématiques appliquées, de l'informatique, l'IA ou du deep learning ? Vous recherchez un stage pour une durée de 6 mois ? Vous avez des connaissances en traitement d'images et du signal ? Vous avez une expertise en machine learning ou deep learning ? Vous maitrisez le langage Python, PyTorch ou TensorFlow? Vous avez une bonne compréhension de l'anglais ? Idéalement, on vous reconnaît pour votre esprit d'analyse, de synthèse et

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