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Stage

Apprentissage de modèle génératif de scènes 3D de grandes cultures

Afin d’optimiser les traitements dans l’agriculture, et donc de minimiser leur impact, il est
essentiel d’identifier précisément les plantes à cibler. Or, il existe une grande variété de cultures, de
stades de développements, et de conditions, certaines en lien avec le changement climatique. De
plus, les conditions de prise de vue elles-mêmes peuvent être variables selon le type de capteurs,
l’angle de prise de vue, la luminosité, etc.
Le projet de recherche dans lequel s’inscrit ce stage a pour objectif de permettre de comparer des

Couplage de calcul de noyau de viabilité avec des outils d’exploration de modèles et des algorithmes de recherche opérationnelle

Le laboratoire Mathématiques et d’Informatique Appliquée MIA-PS d’INRAE propose un stage de M2 de 6 mois de mars/avril à fin août/septembre 2025, pour contribuer au couplage de calculs de noyaux de viabilité avec le logiciel Viablab et des méthodes d’exploration dans des espaces de grandes dimensions.

Stage complétion de définition d'ontologie en utilisant les LLM

Ce stage vise à enrichir l’ontologie TransformON, développée par INRAE pour structurer les connaissances sur les itinéraires de production d’aliments et de bioproduits. En s’appuyant sur des techniques de deep learning et des grands modèles de langage (LLM), il s’agira de combler les lacunes en définissant automatiquement des concepts manquants, améliorant ainsi l’interopérabilité et la réutilisation des données scientifiques.

Stage M2 - Inférence de modèles spatio-temporels par réseaux de neurones sur graphes

Stage de M2 (avec possible suite en Thèse) sur l'inférence de modèles statistiques spatio-temporels par réseaux de neurones sur graphes. 
Application en environnement/climat/geosciences.
Laboratoires d'accueil : MIA Paris-Saclay (AgroParisTech/INRAE, Université Paris-Saclay) et Équipe Géostatistique, Centre de Géosciences (Mines Paris, PSL).
Tous les détails sont disponibles dans le pdf attaché.

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