STAGE - Conception d'algorithmes innovants pour l'amélioration du signal DAS

Publiée le 08/12/2025

Description de l'employeur

La technologie Distributed Acoustic Sensing (DAS) transforme une fibre optique en un réseau continu de capteurs acoustiques, capable de mesurer les vibrations sur plusieurs kilomètres. Son fonctionnement repose sur la rétrodiffusion Rayleigh : lorsqu'une impulsion lumineuse circule dans la fibre, une petite fraction de la lumière est renvoyée vers la source en raison des micro-irrégularités du verre. L'équipe SURFO exploite le DAS pour surveiller en temps réel l'état de son infrastructure ferroviaire, permettant notamment le suivi du trafic, la détection de défauts, l'identification d'événements extérieurs et la détection d'intrusions.

Description du poste

Spécialité : Traitement du signal, Intelligence artificielle, Mathématiques appliquées

L'analyse des données DAS comporte plusieurs défis techniques : le débruitage est souvent indispensable pour obtenir une information exploitable, les événements de forte amplitude peuvent provoquer une saturation du signal, et le volume considérable de données généré nécessite des méthodes de compression et de traitement adaptées.

 

L'objectif de ce stage est de développer des algorithmes de traitement du signal et/ou d'intelligence artificielle permettant d'améliorer de manière significative la qualité des données issues d'un système DAS.

 

Le travail s'articulera autour de plusieurs axes complémentaires :

• Détection et correction de la saturation : mettre au point des méthodes permettant d'identifier et de corriger les signaux saturés afin de préserver l'information lors des événements de forte intensité.

• Réduction du bruit : concevoir des algorithmes de débruitage capables d'améliorer le rapport signal-bruit, en s'appuyant notamment sur des approches récentes comme la VMD ou des traitements combinés dans les domaines temporel et fréquentiel.

• Démodulation rapide : optimiser les méthodes de démodulation pour permettre un traitement en temps réel.

• Compression des données : développer des techniques de compression adaptées aux spécificités des signaux DAS, tout en conservant les informations pertinentes pour la détection d'événements.

   

  Les deux premiers axes seront traités en premier, tandis que les deux derniers pourront être explorés en complément, selon l'avancement et l'intérêt du/de la stagiaire.

   

  Le stage se déroulera en plusieurs étapes successives :

   

  o        Prise en main et étude approfondie des données DAS disponibles

  o        Étude bibliographique sur les méthodes de traitement du signal et/ou d'IA pertinentes

  o        Conception, implémentation et évaluation des algorithmes innovants

  o        Validation sur données réelles et analyse de performance

Profil recherché

Formation : Étudiant·e en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 en traitement du signal, intelligence artificielle ou mathématiques appliquées.

 

Compétences techniques :

 

o        Solides bases en mathématiques, traitement du signal et/ou machine learning

o        Maîtrise de Python (NumPy, SciPy, PyTorch appréciés)

o        Capacité à analyser des données expérimentales

 

Qualités personnelles :

 

o        Rigueur scientifique, curiosité, autonomie

o        Bon esprit d'équipe et capacité de communication

Intérêt pour les applications ferroviaires et l'innovation technologique

Niveau exigé BAC + : 4/5

Rétribution et avantages

Tous nos métiers sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Salaire

Gratification en fonction du niveau d'études

2025-013271