Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.

Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr

Au sein de l'équipe de R&D - Reverse Engineering, vous contribuerez au développement d'algorithmes permettant de caractériser des données 3D sous différentes formes (nuages de points ou maillages).

Les travaux porteront notamment sur :

L'analyse statistique et géométrique des données ;
La détection de leur origine (scan, simulation, CAO, données générées, etc.) ;
L'évaluation automatique de leur niveau de précision et de bruit ;
L'identification de zones de qualité hétérogène ;
La définition de critères permettant d'adapter automatiquement les traitements de reconstruction.

Le stage pourra s'appuyer aussi bien sur des approches géométriques classiques que sur des méthodes d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique afin de comparer leurs performances et leur complémentarité.

Vos missions

Étude bibliographique et état de l'art
Analyse de jeux de données industriels
Définition de descripteurs géométriques et statistiques
Développement d'algorithmes prototypes
Exploration d'approches d'apprentissage supervisé ou non supervisé
Évaluation des performances et comparaison des différentes méthodes
Mise en place d'une User Expérience
Intégration des résultats dans un scenario de Reverse Engineering

Les résultats obtenus pourront contribuer à rendre les processus de reconstruction plus intelligents et plus autonomes, depuis l'analyse des données jusqu'à la génération de modèles exploitables.

Vos qualifications

Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2, avec un intérêt pour :