Maturité — Conception
Projet au stade de la conception. Le sujet porte sur l’étude et le dimensionnement d’un système qui n’est pas encore construit — c’est un travail de recherche appliquée, pas une mission sur une installation en service.
Contexte
Projet de recherche appliquée en Intelligence Artificielle et traitement du signal
Les mesures sont influencées par turbulences, variations de température/humidité, bruit électronique et dérive des capteurs. Ces erreurs ne peuvent pas être totalement éliminées par l'électronique seule.
Objectif
Développer un modèle IA capable d'estimer, détecter et corriger les erreurs de mesure afin d'augmenter significativement la précision et la fiabilité des données ANEO.
Livrables
- Dataset structuré, Modèle IA de gestion des erreurs, Algorithme de correction, Rapport d'évaluation (MAE, RMSE), Recommandations d'intégration
Ce que le sujet apporte
- Application concrète de l'IA aux systèmes physiques
- Expérience en modélisation d'erreurs physiques
- Compétences avancées en data science appliquée
Compétences mobilisées
- Python (NumPy, Pandas, scikit-learn), Régression et apprentissage supervisé, Détection d'anomalies (Isolation Forest, One-Class SVM), Filtres d'estimation (Kalman)