Stage Application de l'Intelligence Artificielle à l'Analyse Acoustique et Vibratoire H/F

Description

Les missions du poste Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME. Safran Ventilation Systems est un leader mondial dans le développement et la fabrication d'équipements de ventilation pour les avions commerciaux, régionaux et d'affaires, ainsi que pour les hélicoptères civils et militaires. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi Afin d'accroitre sa connaissance produit, notamment sur sa gamme de ventilateurs électriques, Safran Ventilation Systems collecte depuis 2019 des données temporelles acoustiques et vibratoires sur son site de production et également en service (en vol). Ces données sont capitalisées et exploitées par un outil de traitement interne (DIAGNOISE) capable de discerner les contributions aéroacoustiques, électriques, mécaniques et électromagnétiques des ventilateurs : à ce jour des milliers d'enregistrements sont post-traités et disponibles dans une base de données SQL (nommée OLYMPE). L'objet du stage est de mettre en applications des algorithmes d'IA pour exploiter ces données de manière efficace afin de déceler ou anticiper des défauts (de type conception/fabrication/utilisation) par : 1. Machine Learning pour catégoriser et prédire des défauts à partir des