Stage Computer Vision - Contrôle Conformité des Déchets - Augmentation des Performances H/F - 95

Le groupe Veolia a pour ambition de devenir l'entreprise de référence de la transformation écologique.

Présent sur les cinq continents avec près de 215 000 salariés en 2025, le Groupe conçoit et déploie des solutions utiles et concrètes pour la gestion de l'eau, des déchets et de l'énergie qui participent à changer radicalement la donne.

Au travers de ses trois activités complémentaires, Veolia contribue à développer l'accès aux ressources, à préserver les ressources disponibles et à les renouveler. En 2025, Veolia a servi 111 millions d'habitants en eau potable et 98 millions en assainissement, produit près de 42 tétrawattheures et valorisé 65 millions de tonnes de déchets.

La Direction des Expertises Scientifiques et Technologiques (DEST) se situe au coeur de la stratégie de Veolia pour aider le Groupe à devenir l'entreprise de référence de la transformation écologique. Les expertises scientifiques et technologiques sont un des moteurs de l'évolution du Groupe. DEST a pour mission de répondre aux besoins des entités opérationnelles et de promouvoir l'excellence scientifique et technologique au sein du Groupe.

Nous croisons les disciplines et les expertises pour contribuer au développement de solutions qui permettent de faciliter l'accès aux services essentiels et aux ressources naturelles, de préserver celles-ci et de les utiliser et de les recycler efficacement. Nous intégrons les propositions innovantes de nos partenaires scientifiques et techniques et les développons, nous expérimentons au plus près du terrain.- Objectifs

Ce stage s'inscrit dans un projet innovant visant à améliorer la sécurité des opérateurs et la gestion des camions sur les sites de traitement Veolia, en s'appuyant sur les possibilités offertes par l'IA. L'objectif est de suivre efficacement les camions apporteurs de déchets, de leur arrivée sur site à leur départ. Plus spécifiquement, le stage se concentrera sur l'intégration d'éléments pertinents de l'expertise métier et la détermination de caractéristiques visuelles pour rendre robuste la détection et l'identification des camions. Il s'agira ensuite de délimiter les déversements de déchets d'intérêt de type divers en vrac au sol à partir d'images provenant de multiples systèmes d'acquisition.

Cette approche permettra d'optimiser le processus de contrôle tout en garantissant une traçabilité précise.

Vous aurez l'opportunité de travailler sur un cas d'usage concret, avec accès à des images réelles, permettant une application directe des techniques d'IA dans un environnement industriel.

- Missions principales
- Révision bibliographique sur les modèles Deep Learning appliqués à la détection, ré-identification de véhicules, compréhension de scènes, modèles multimodaux
- Recueil du besoin et de l'expertise métier pour orienter les modèles
- Exploration de différentes approches selon l'avancement du projet :

- Implémentation de modèles de détection de camion
- Implémentation de modèles de ré-identification d'un même camion à travers plusieurs caméras (prise d'images discontinue)
- Implémentation de modèles de détection de déchets
- Evaluation et optimisation des performances des modèles
- Proposition créative d'utilisation des résultats pour développer un algorithme utile et utilisé