Stage de recherche (6 mois, début janvier/février 2027) – Rennes (mode hybride)

Description du stage
Vous intégrez une petite équipe dédiée à la recherche appliquée en vidéo : compression, qualité perceptuelle et apprentissage automatique. Sous la supervision de chercheurs expérimentés, vous prenez en charge un projet bien défini, du tour d’horizon bibliographique à l’expérimentation et à la restitution de résultats exploitables.

Thématiques possibles (à définir selon votre profil et vos intérêts)
• Compression vidéo « end-to-end » apprise : état de l’art des codecs neuronaux, comparaison avec AVC, HEVC, AV1, VVC en condition réelle (efficacité de codage, complexité, latence, déploiement).
• Métriques de qualité perceptuelle « deep-learned » : benchmark des indicateurs (PSNR, SSIM, VMAF, métriques apprises), analyse de leurs limites et proposition d’améliorations locales et à faible coût de calcul.
• Cartes perceptuelles et de saillance : revue des méthodes de détection des zones sensibles (visages, textes, objets en mouvement), conception de cartes pour guider la quantification adaptative et l’allocation de bits.
• Pré- et post-traitement neuronal : optimisation de chaînes de traitement (suréchantillonnage, débruitage, enhancement) autour de codecs standards et évaluation de leur impact sur le taux-distorsion et la qualité perçue.

Missions principales
• Réaliser des revues structurées de la littérature scientifique et synthétiser les résultats.
• Mettre en place et conduire des expérimentations avec codecs open source ou propriétaires, modèles et jeux de données.
• Développer et maintenir des outils reproductibles d’évaluation, de benchmark et d’expérimentation.
• Prototyper des preuves de concept sous la guidance de l’équipe de recherche.
• Analyser les résultats, rédiger des rapports techniques et présenter vos travaux en interne.

Profil recherché
• Étudiant·e en Master ou dernière année d’école d’ingénieur (Électronique, Informatique, Traitement du signal ou de l’image, Mathématiques appliquées, Machine Learning, Télécommunications, Multimédia, etc.).
• Expérience pratique en apprentissage automatique ou profond sur des problématiques image/vidéo, avec Python et un framework (PyTorch ou TensorFlow).
• Connaissances des fondamentaux du traitement et de la compression vidéo (filtrage, transformée, compensation de mouvement, compromis taux-distorsion).
• Capacité à lire, analyser et synthétiser des articles de recherche.
• Anglais courant à l’écrit et à l’oral (le français est un plus).

Atouts supplémentaires
• Expérience avec des codecs vidéo (x264/x265, SVT-AV1, VVenC, VTM, ECM, FFmpeg).
• Familiarité avec la compression apprise.
• Connaissance des méthodes objectives et subjectives d’évaluation de la qualité vidéo.
• Programmation C/C++, environnements Linux et Git.

Avantages
• Indemnité de stage.
• Remboursement à 50 % du titre de transport en commun.
• Prise en charge à 50 % des déjeuners via titres-restaurant.