Philips Stage de recherche : Comparaison des approches bayésiennes et pseudo-bayésiennes pour la mesure de l’incertitude en apprentissage profond in Suresnes, France

null

Durée : 6 mois

Date de début : mai au plus tard

Localisation : Suresnes (92)

Ce poste vous donne la possibilité de

Rejoindre Philips, un des leaders mondiaux de l’imagerie médicale, présent sur toutes les modalités d’imagerie : rayons X, IRM, échographie, CT, etc. L’entreprise est reconnue internationalement pour la qualité de ses technologies, développées grâce à des groupes de recherche innovants. Vous développerez vos compétences en deep learning au sein d’une équipe d’experts dans un environnement international.

Vous avez pour principales missions

Sous l’influence de l’apprentissage profond, l’analyse des images médicales a connu ces dernières années un progrès rapide et conséquent, pour atteindre des performances inédites en détection, classification, quantification de diverses pathologies.

Ces progrès indéniables sont cependant relativisés par certaines critiques de plus en plus audibles sur le manque de compréhension du comportement de ces réseaux, et de leur fiabilité. La fragilité de certains réseaux à des perturbations ciblées minimes, malgré leur performance extraordinaire sur des images non-corrompues, en est un exemple frappant.

Au cours de ce stage, nous nous intéresserons à l’un des aspects les plus sensibles dans le domaine médical : la mesure de l’incertitude des prédictions.

L’objectif du stage est double. D’une part, nous voulons construire un système qui « sait qu’il ne sait pas », et qui déciderait de déléguer une décision au médecin plutôt que de retourner un résultat potentiellement incorrect. D’autre part, nous voulons également pouvoir détecter une anomalie dans les entrées du réseau, afin d’augmenter la robustesse du réseau en cas d’utilisation non-conforme.

Pour ce faire, nous allons nous intéresser à une littérature relativement fournie concernant les réseaux bayésiens et leurs approximations. Puis nous implémenterons les méthodes retenues afin de les comparer au prisme des critères évoqués ci-dessus.

Vous êtes également invité à apporter ses propres contributions en fonction des résultats observés.

Vous faites partie de

L’équipe de Philips Research Paris – Medisys, centre d’expertise en Intelligence Artificielle spécialisé en traitement d’images médicales. Cette équipe regroupe une trentaine d’ingénieurs de recherche, travaillant sur les problématiques les plus prometteuses du domaine (intelligence artificielle, extraction de contours, recalage, quantification automatique, etc.) en collaboration avec des groupes académiques prestigieux (INRIA, CEREMADE, EPFL, Institut MinesParisTech, etc.) et de nombreux sites cliniques en France et à l’étranger.

Vos atouts pour réussir à ce poste

  • 3ème année d’école d’ingénieur ou master, spécialité informatique, traitement d’images, apprentissage automatique ou plus généralement mathématiques appliquées

  • Bonne connaissance et fort intérêt pour l’apprentissage profond

  • Bonne connaissance de Python, Tensorflow/Keras.

  • Bon anglais scientifique (lecture d’articles)

En retour nous vous offrons

Une rémunération attractive et une expérience internationale enrichissante. La possibilité de booster vos compétences au service de la santé des personnes.

Pourquoi rejoindre Philips?

Chez Philips, notre mission va au-delà notre travail quotidien. Ensemble, nous avons pour objectif d’améliorer la vie de 3 milliards de personnes en innovant tout au long du continuum de santé at http://www.philips.com/b-dam/corporate/corporateblog/2016/PhilipsChronicDisease_5.jpg . Nos solutions ont un impact direct sur notre vie de tous les jours et sur celle de nos proches.

Pour plus d’informations sur notre environnement de travail, visitez la page Working at Philips at http://www.philips.com/a-w/careers/healthtech/working-at-philips/working-at-philips.html et retrouvez les témoignages de nos collaborateurs at http://www.usa.philips.com/a-w/our-people/life-at-philips.html . Nous vous proposons également des informations sur notre processus de recrutement at http://www.philips.com/a-w/careers/healthtech/philips-recruitment-process.html ainsi que les réponses à vos questions at http://www.philips.com/a-w/careers/healthtech/faq.html .