Stage M2 : Détection de drones via des approches de vision neuromorphique.

Unité : CERI Systèmes Numériques

Responsable hiérarchique : Directeur du Centre d’Enseignement, de Recherche et d’Innovation Systèmes Numériques (CERI SN)

Responsable fonctionnel : José Mennesson

Catégorie : Étudiant

Nature de l’emploi : Stage

Lieu de travail : IMT Nord Europe, Rue Guglielmo Marconi, 59650 Villeneuve-d'Ascq

Contexte :

École sous tutelle du ministère de l’économie, des finances et de la souveraineté industrielle et numérique, IMT Nord Europe est née en 2017 de la fusion de Télécom Lille et de l’École des Mines de Douai. Elle compte aujourd’hui parmi les plus Grandes Écoles d’ingénieurs au Nord de Paris avec plus 2200 élèves, dont un quart d’apprentis, plus de 600 diplômés par an et un réseau de 15 000 diplômés. Elle fait partie de l’Institut Mines Télécom, premier groupe public de Grandes Écoles d’ingénieurs et de management de France, et est partenaire de l’université de Lille.

IMT Nord Europe a 3 missions principales : former des ingénieurs responsables aptes à résoudre les grandes problématiques du XXIème siècle ; mener des recherches débouchant sur des innovations à haute valeur ajoutée ; soutenir le développement des territoires notamment en facilitant l’innovation et les créations d’entreprises. Son objectif est de former les ingénieurs de demain, maîtrisant à la fois les technologies numériques et les savoir-faire industriels. Idéalement située au carrefour de l’Europe, à 1 heure de Paris, 30 minutes de Bruxelles et 1H30 de Londres, IMT Nord Europe a l’ambition de devenir un acteur majeur des grandes transformations industrielles, numériques et environnementales du XXIème siècle en combinant, tant dans ses enseignements et que dans sa recherche, les sciences de l’ingénieur et les technologies du digital.

Localisée sur 2 sites principaux d’enseignement et de recherche, à Lille et à Douai, IMT Nord Europe s’appuie sur plus de 20 000 m² de laboratoire pour développer un enseignement de haut niveau et une recherche d’excellence dans les trois domaines « Systèmes Numériques », « Energie Environnement » et « Matériaux et Procédés ».

Pour plus de détails, consulter le site internet de l’École : www.imt-nord-europe.fr

Le poste est à pourvoir au sein du CERI Systèmes Numériques (CERI SN). Le CERI SN œuvre dans le contexte de la fusion des mondes physique et numérique au travers de la modélisation (et l’optimisation) des systèmes complexes, la fluidification des interactions avec l’humain, et la conception de systèmes communicants et sécurisés. Le Centre de recherche a à cœur l’excellence académique autour de sujets originaux et démarquant au travers d’une recherche appliquée, en réponse aux enjeux sociétaux et technologiques et d’une capacité d’interventions sur un large spectre TRL.

Sujet du stage :

À l’heure actuelle, les drones représentent une menace réelle lorsqu’ils sont utilisés à des fins militaire ou terroriste. Il est donc important de les détecter pour les mettre hors d’état de nuire. Il existe dans la littérature des méthodes permettant de les détecter en utilisant les communications radio entre le pilote et le drone [1]. Cependant, la législation française oblige une détection visuelle du drone avant de mettre en place des contre-mesures.

Pour détecter des drones visuellement, on peut mettre en œuvre des méthodes de vision par ordinateur. Cette fois-ci, on utilise une caméra avec un objectif pour acquérir une image et donner cette dernière à un algorithme de détection pour confirmer la présence du drone. Dans la littérature, une bonne précision peut être obtenue à l’aide de méthodes classiques comme les réseaux de neurones profonds [2].

Cependant, utiliser des caméras traditionnelles ainsi que des réseaux de neurones artificiels (ANN) profonds consomme beaucoup d’énergie, ce qui compromet l’utilisation de ces technologies de manière embarquée.

Pour résoudre ce problème, nous proposons d’utiliser une approche neuromorphique impliquant une caméra impulsionnelle et des réseaux de neurones impulsionnels (SNN) basse consommation pour détecter et reconnaître les drones [3].

Les objectifs sont :

• Obtenir de meilleurs résultats qu’avec une approche de vision traditionnelle ;

• Réduire drastiquement la consommation d’énergie ;

• Être plus robuste aux changements de luminosité.

Activités :

Les objectifs de ce stage de recherche et développement sont de :

• Réaliser un état de l’art des méthodes classiques (caméra RGB + ANN) et neuromorphiques (caméra DVS + SNN) pour la détection et la reconnaissance de drones ;

• Implémenter des méthodes de l’état de l’art ;

• Réaliser des tests sur des bases de données de la littérature ;

• Réaliser des acquisitions avec une caméra impulsionnelle pour en connaître les limites pour ce genre d’application ;

• Créer une base de données de vidéos impulsionnelles ;

• Tester les méthodes de l’état de l’art sur cette base ;

• Analyser les résultats.

Références

[1] Aouladhadj, D.; Kpre, E.; Deniau, V.; Kharchouf, A.; Gransart, C.; Gaquière, C. Drone Detection and Tracking Using RF Identification Signals. Sensors 2023, 23, 7650. https://doi.org/10.3390/s23177650

[2] Al-lQubaydhi, N., Alenezi, A., Alanazi, T., Senyor, A., Alanezi, N., Alotaibi, B., ... & Hariri, S. (2024). Deep learning for unmanned aerial vehicles detection: A review. Computer Science Review, 51, 100614.

[3] Magrini, G., Berlincioni, L., Becattini, F., Cultrera, L., & Pala, P. (2025). Drone Detection with Event Cameras. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 4703-4714).

Profil du candidat : (Prérequis/ Diplôme)

Le/La candidat(e) devra :

• Avoir un niveau Master 2/BAC+5 ;

• Avoir envie de réaliser une thèse par la suite.

Savoir être : Autonomie, curiosité

Savoir faire : Capacité de travail en équipe, de rédaction, de synthèse

Connaissances : Compétences techniques mobilisées : Python, Jupyter Lab, PyTorch ; Compétences théoriques souhaitées : Deep Learning, vision par ordinateur

Conditions :

Le poste est à pourvoir à compter de février / mars pour une durée de 5-6 mois.

Renseignements et modalités de dépôt de candidature :

•          Pour tout renseignement sur le poste, merci de vous adresser à 

•   José Mennesson (CERI Numérique, IMT Nord Europe): jose.mennesson@imt-nord-europe.fr

• Sébastien Ambellouis (COSYS-LEOST, Université Gustave Eiffel) : sebastien.ambellouis@univ-eiffel.fr

•          Pour tout renseignement administratif, merci de vous adresser à la Direction des Ressources Humaines : jobs@imt-nord-europe.fr  

•          Par ailleurs, le poste peut être aménagé pour une personne en situation de handicap.

Date limite de candidature : 01/02/2026