Thèse CIFRE (H/F) - Détection des multi-trajets en radar automobile et valorisation des données par des techniques d’intelligence artificielle

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Company AMPERE SOFTWARE TECHNOLOGY Job Description Contexte Dans le cadre du développement des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), les radars automobiles jouent un rôle central dans la perception de l'environnement en fournissant des informations robustes de position et de vitesse des objets. Cependant, en environnement réel, les phénomènes de multi-trajets liés aux réflexions sur des surfaces (murs, barrières métalliques, véhicules) peuvent générer des détections fantômes ( ghost targets ). Ces artefacts constituent aujourd'hui une source majeure de faux positifs et limitent les performances des fonctions ADAS, notamment dans des situations critiques (environnement urbain dense, tunnels, infrastructures métalliques). Dans ce contexte, Ampere Software Technology propose une thèse CIFRE visant à améliorer la robustesse de la perception radar à partir de données bas niveau (détections / point clouds), en s'appuyant sur des approches d'intelligence artificielle. Vos missions Au sein de l'équipe Drive & Confort - ADAS , et en collaboration étroite avec un laboratoire académique, vous aurez pour mission de : 🔬 Recherche scientifique Analyser les phénomènes de multi-trajets en radar automobile MIMO et leur impact sur la perception Étudier l'état de l'art des méthodes d'identification de détections fantômes 📊 Exploitation des données radar Manipuler des données radar bas niveau (détections / point clouds) Analyser des collections de données issues de roulage réel Exploiter des vérités terrain (lidar, caméra, RTK) pour l'annotation 🤖 Développement d'algorithmes Développer des méthodes d'identification des ghosts : approches classiques (traits physiques, cinématiques) approches Machine Learning / Deep Learning Définir les représentations les plus pertinentes des données radar 🧪 Validation et évaluation Mettre en place des métriques de performance adaptées Évaluer les algorithmes sur des données réelles Étudier la robustesse et la complexité computationnelle 🚗 Application industrielle Contribuer à l'amélioration des performances ADAS (réduction des faux positifs)Participer à la montée en compétence sur le traitement radar bas niveau Proposer des méthodologies d'exploitation et de valorisation des données radar Apports de la thèse Cette thèse contribuera directement à : Améliorer la robustesse des systèmes ADAS dans des conditions critiques (pluie, brouillard, nuit, infrastructures complexes) Réduire les faux positifs liés aux multi-trajets radar Développer l'expertise interne sur le traitement radar bas niveau Contribuer aux performances NCAP et à la roadmap sécurité du Groupe Livrables attendus Publications scientifiques (conférences et journal) Méthodes de détection des multi-trajets radar Benchmark et métriques d'évaluation Contributions brevetables Méthodologie d'exploitation de données radar Votre profil 🎓 Formation Diplôme d'ingénieur ou Master 2 en : traitement du signal informatique / IA systèmes embarqués ou radar 🧠 Compétences techniques Traitement du signal / mathématiques appliquées Machine Learning / Deep Learning Programmation : Python, Matlab (C/C++ est un plus) Une expérience en radar ou perception est un atout 🤝 Qualités personnelles Autonomie et curiosité scientifique Capacité à travailler en équipe (industriel + académique) Bonnes capacités de communication Organisation de la thèse 50 % du temps chez Ampere Software Technology 50 % dans un laboratoire académique partenaire Encadrement : Tuteur industriel Directeur de thèse académique Pourquoi nous rejoindre ? Travailler sur un sujet stratégique au cœur des ADAS Accéder à des datasets industriels uniques Contribuer à des innovations concrètes intégrées dans les véhicules Évoluer dans un environnement combinant recherche avancée et application industrielle Job Family Transverse Contract Duration 36 months Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves. We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form. In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future. By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy .

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