Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Innovation

Laboratoire/Entreprise : IGN
Durée : 6 mois
Contact : nicolas.gonthier@ign.fr
Date limite de publication : 2023-12-15

Contexte :
L’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) est un établissement public à caractère administratif placé sous la tutelle des ministères chargés de l’écologie et de la forêt. Sa vocation est de produire et diffuser des données (open data) et des représentations (cartes en ligne et papier, géovisualisation) de référence relatives à la connaissance du territoire national et des forêts françaises ainsi qu’à leur évolution.

Grâce à son école d’ingénieurs, l’ENSG-Géomatique, et à ses équipes de recherche pluridisciplinaires, l’institut cultive un potentiel d’innovation de haut niveau dans plusieurs domaines (géodésie, forêt, photogrammétrie, intelligence artificielle, analyse spatiale, visualisation 3D, etc.).

Au sein de la DSI, le Service Innovation, Maturation et Valorisation (SIMV) est chargé de la mise en œuvre du programme de R&D. Il doit assurer l’entretien et l’évolution des plateformes et équipements technologiques permettant de structurer le processus d’innovation et d’assurer l’interface entre l’enseignement, la recherche, et les développements à caractère plus opérationnel. Il est chargé de développer des prototypes, technologiques d’une part et produits et d’usages d’autre part, qui seront de nature à évaluer l’innovation et à décider de son éventuelle valorisation industrielle en interne ou en externe.
Au sein du SIMV, le Département Appui à l’Innovation (DAI) réalise des études et des prototypes permettant de valider la pertinence et la maturité des travaux de recherche. Le cas échéant, il monte en maturité des codes de recherche vers les souches de production via le développement de maquettes, la réalisation de tests et la rédaction de documentation.

Sujet :
Dans un contexte où la transition écologique est devenue un enjeu national et international, l’IGN s’est donné comme mission de cartographier le plus fréquemment possible l’anthropocène, autrement dit les évolutions et l’impact de l’activité humaine sur le territoire. Cela implique un suivi de l’artificialisation des sols, des zones agricoles, de la forêt, etc. Cela demande d’être capable de pouvoir mettre à jour plus régulièrement nos référentiels cartographiques. Le faire de façon complétement manuelle est un travail titanesque et l’apport de solutions automatiques est primordiale pour atteindre nos objectifs. Pour cela, le travail, qu’il soit manuel ou automatique, consiste à comparer deux images co-alignées spatialement, et de repérer les zones de changement qui ont une valeur sémantique au sens de nos nomenclatures métiers, de détourer ces zones et de mettre à jour nos référentiels cartographiques là où le territoire a changé.

La piste que nous souhaitons étudier pour accélérer le suivi du territoire, consiste à essayer de faciliter le travail pour l’opérateur dans le détourage des zones de changement. L’apparition de modèles de vision par ordinateur inspirés des LLM utilisant de la prompt-ingénierie [1] laisse penser que cela pourrait être transposable dans le cadre de la détection du changement. D’autant plus que des travaux de recherche très récents montrent d’excellents résultats dans l’exploitation de modèles de type “segment anything” pour la segmentation du changement [2]. Nous avons déjà conduit des tests avec le modèle “segment anything” sur nos images, mais dans le cas de la segmentation mono-date. Ici, le challenge sera de trouver les bonnes adaptations sur la partie prompt et décodeur afin qu’elles soient exploitables dans le cadre d’une paire d’images présentant un changement significatif pour l’IGN.

Les missions du stage :

Pour cette mission vous intégrerez une équipe projet dédiée à la détection du changement de 3 personnes actuellement, vous serez encadré par deux d’entre elles.
Dans un premier temps, le stage consistera à faire un état de l’art sur la prompt-ingénierie appliquée à la vision par ordinateur et de se mettre à jour sur les architectures siamois pour la détection du changement [4].
Il faudra ensuite implémenter avec pytorch un modèle inspiré de la littérature, il est fort probable en effet qu’il faille combiner des idées de deux ou quelques papiers de recherche dans le cadre de ce stage. On utilisera un ou deux jeux de données open data à des fins d’entraînement et de test.
Selon les avancées du stage, une intégration dans un SIG (système d’information géographique) ainsi que des tests en coordination avec les équipes de production pourraient être envisagés.
Bibliographie :

[1] : Kirillov, A., Mintun, E., Ravi, N., Mao, H., Rolland, C., Gustafson, L., … & Girshick, R. (2023). Segment anything. arXiv preprint arXiv:2304.02643.

[2] : Ding, L., Zhu, K., Peng, D., Tang, H., & Guo, H. (2023). Adapting Segment Anything Model for Change Detection in HR Remote Sensing Images. arXiv preprint arXiv:2309.01429.

[3] : Shafique, A., Cao, G., Khan, Z., Asad, M., & Aslam, M. (2022). Deep learning-based change detection in remote sensing images: A review. Remote Sensing, 14(4), 871.

[4] : Daudt, R. C., Le Saux, B., & Boulch, A. (2018). Fully convolutional siamese networks for change detection. In 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 4063-4067). IEEE.

[5] : Zheng, Z., Ma, A., Zhang, L., & Zhong, Y. (2021). Change is everywhere: Single-temporal supervised object change detection in remote sensing imagery. In Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision (pp. 15193-15202).

Profil du candidat :
Formation Bac +5, spécialisation en apprentissage machine et vision par ordinateur.

Formation et compétences requises :
Connaissance et pratique de python et de la bibliothèque Pytorch. Le stage étant exigeant techniquement, il est préférable d’avoir déjà pratiqué Pytorch appliqué à de la computer vision, de savoir implémenter un réseau de convolution ou d’attention ‘from scratch’.

Savoir lire et exploiter des API python, car il vous sera probablement demandé d’exploiter des bibliothèques spécialisées dans la manipulation de données géographique.

Savoir mobiliser des résultats de recherche (recherche bibliographique, lecture et ré-implémentation de publications scientifiques…).

Bon niveau d’anglais lu (lecture d’articles).

Une expérience en manipulation de l’information géographique est un plus.

Adresse d’emploi :
IGN Saint-Mandé (94)