Stage Computer Vision - Anomaly detection
Depuis sa création, IDEMIA s’est fixé pour mission d’ouvrir le monde et de le rendre plus sûr grâce à des technologies d’identité de pointe. Dans plus de 180 pays, des centaines de gouvernements et des milliers d’entreprises, y compris certaines des marques les plus importantes et les plus influentes au monde, nous font confiance pour leurs activités critiques. En mobilisant notre expertise unique en matière de biométrie et de cryptographie, nous permettons à nos clients de déployer des moyens plus simples et plus sûrs pour payer, se connecter, sécuriser les accès, s’identifier, voyager et protéger les espaces publics, à grande échelle et en toute sécurité. Nos technologies répondent à leurs besoins à grande échelle et leur garantissent une sécurité sans faille.
Nos équipes travaillent sur les 5 continents et parlent plus de 100 langues différentes. Nous sommes convaincus que notre diversité est un moteur essentiel d'innovation et de performance.
Finalité du poste
L'unité de recherche et de technologie d'IDEMIA est chargée de développer toute nouvelle technologie, qui sera incluse dans toutes les gammes de produits d'IDEMIA, permettant de fournir une identité augmentée.
Composée d’environ 100 chercheurs et développeurs, l'unité travaille sur de multiples domaines d'application : reconnaissance faciale, reconnaissance d'empreintes digitales, reconnaissance de l'iris, détection de la fraude, systèmes d'acquisition sécurisés, analyse vidéo, reconnaissance et authentification de documents.
Toutes ces technologies sont développées pour atteindre le rang de n°1 mondial dans leur catégorie, garantissant un haut niveau de sécurité, tout en améliorant le confort de l’expérience utilisateur pour l'utilisateur final.
Cette unité développe des algorithmes adaptés à de multiples cas d'utilisation :
- Identité dans le cadre d’applications civiles (élections, documents biométriques...)
- Contrôle aux frontières (Détection des fraudes sur les documents ou la biométrie, reconnaissance faciale avec comparaison avec le passeport et la réalité...)
- Police / Justice (identification des criminels, identification des objets dans les vidéos...)
- Contrôle d'accès (entrée dans un bâtiment ou toute zone sécurisée)
- Digitalisation de l’identité sur smartphone (déverrouillage ou paiement avec un smartphone utilisant la biométrie, ouverture d’un compte en banque à distance…)
- Terminaux embarqués ou cartes à puce (paiement avec une carte bancaire biométrique…)
Missions principales
IDEMIA recrute d'excellents stagiaires en Deep Learning et Computer Vision, pour enrichir et renforcer ses équipes, sur une période de 6 mois. L'objectif est de couvrir tous les aspects de la recherche scientifique, depuis la caractérisation de l’état de l’art, la collecte et l’adaptation de données, la modélisation, la mise en œuvre jusqu'à la publication d'articles ou de brevets. Les méthodes utilisées sont les méthodes bayésiennes, l'apprentissage machine, l'apprentissage profond (CNN, GAN...), et toutes les méthodes utilisées en vision par ordinateur pour les images fixes et l'analyse vidéo automatisée optimisée.Le sujet de stage proposé ici concerne la détection de fraudes biométriques par des approches de détection d'anomalie.
Il est essentiel dans les systèmes de reconnaissance biométrique de pouvoir détecter un utilisateur cherchant à dissimuler ou voler l’identité d’un autre par le passage de fraudes (e.g. masque, faux doigts, etc…). Cette problématique de détection de fraude est classiquement traitée à l’aide d’un classifieur binaire par apprentissage supervisé sur un ensemble d’observations étiquetées comme vraies ou fausses. Cependant l’ensemble des fraudes possibles évolue constamment et le comportement du classifieur sur des fraudes toutes nouvelles peut être sous-optimal. Dans cette optique, une nouvelle famille de méthodes dites « one-class », empruntées à la détection d’anomalie, a été introduite afin de n’apprendre un détecteur qu’à l’aide de données de vrais, et de considérer toute observation qui s’en éloigne trop comme une fraude.
L’objectif de ce stage est de mettre en œuvre et d’améliorer des algorithmes de classification "one-class" pour la détection de faux visages. Le stagiaire sera amené à conduire une recherche bibliographique puis à implémenter, tester et améliorer la ou les approches retenues.
Profile & Other Information
- Elève ingénieur des grandes écoles en fin de 3eme année du cycle ingénieur, ou élève en M2 universitaire, spécialisé en deep learning et computer vision
- Bonnes connaissances dans le traitement de l'image, la vision par ordinateur, l'apprentissage profond (idéalement avec PyTorch)
- Formation solide en mathématiques, analyse de données,
- Maitrise du langage Python
- La maitrise des librairies de traitement d’images est un plus.
- Curieux
- Proactif, autonome
- Orienté vers les résultats et les solutions
- Communication claire et convaincante
- Bonne maîtrise de l’anglais à l'oral et à l'écrit
- Désir de contribuer à la chaine complète d’un algorithme : design, implémentation, intégration, test, optimisation
En choisissant de travailler chez IDEMIA, vous rejoindrez une entreprise technologique unique, offrant un large éventail d'opportunités de croissance. Vous contribuerez à un monde plus sûr, en collaborant avec une communauté internationale et globale. Nous valorisons la diversité de nos équipes et accueillons des personnes de tous horizons, indépendamment de leur apparence, de leur origine, de qui elles aiment ou de ce qu'elles pensent.
Nous fournissons des innovations de pointe, à l'épreuve du temps, qui répondent aux normes technologiques les plus élevées et nous nous transformons rapidement pour rester un leader dans un monde qui évolue lui aussi rapidement.
Chez IDEMIA, chacun peut développer son expertise et se sentir responsable, dans un environnement global, au sein d'une entreprise qui a l'ambition et la capacité de changer le monde.
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