CENTRALE LYON - Post-doctorant en vision et apprentissage : Détection automatique de défauts thermiques dans des prises de vues intérieures de façades pour l’aide au diagnostic de qualité des bâtiments

<p class="MsoNormal"><strong><span style="color:#982826">Présentation de l’Ecole et du laboratoire</span></strong></p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;">Créée en 1857, l’École Centrale de Lyon figure parmi le top 10 des écoles d'ingénieurs en France. Elle forme plus de 3 000 élèves de 50 nationalités différentes sur ses campus d'Écully et de Saint-Étienne (ENISE, école interne) : ingénieurs généralistes, ingénieurs de spécialités, masters et doctorants. Avec le Groupe des Écoles Centrale, elle dispose de 3 implantations à l’international. La formation dispensée bénéficie de l’excellence de la recherche des 6 laboratoires labellisés CNRS présents sur ses campus, des 2 laboratoires à l’international, des 6 réseaux de recherche internationaux et des 10 laboratoires communs avec des entreprises. Sa recherche d’excellence et son enseignement de très haut niveau lui permettent de nouer des accords de doubles diplômes avec des universités prestigieuses et des partenariats de pointe avec de nombreuses entreprises. Autour des thématiques de sobriété, d’énergie, d’environnement et de décarbonation, Centrale Lyon entend répondre aux problématiques des acteurs socio-économiques sur les grandes transitions.</p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;">Ce projet de recherche sera mené au sein du Laboratoire <u><a rel="noopener" target="_blank" href="https://liris.cnrs.fr/">LIRIS</a></u> (UMR 5205), et en particulier de l’équipe <u><a rel="noopener" target="_blank" href="https://liris.cnrs.fr/equipe/imagine">Imagine</a></u> dont les travaux visent notamment à développer de nouveaux modèles d’apprentissage et de vision pour l’analyse et la compréhension de données visuelles telles que les images et vidéos.</p><p class="MsoNormal"><strong><span style="color:#982826">Présentation de la thématique&nbsp;:</span></strong></p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;">Cette mission s’inscrit dans le cadre du projet Therm_I_Bat associant le LIRIS à l’entreprise CMDL Manaslut Ing. et dont l’objectif est de proposer de nouvelles méthodes d’IA et de Vision par Ordinateurs pour la détection automatique de défauts thermiques dans des prises de vues intérieures de façades pour l’aide au diagnostic de qualité des bâtiments.</p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;"><strong><span style="color:#982826">Description de la mission</span></strong></p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;">La performance énergétique réelle des bâtiments neufs ou rénovés reste souvent en deçà des performances visées en conception, créant un « energy gap » qui freine la décarbonation du secteur. CMDL a développé une solution robotisée capable de réaliser des campagnes de mesures exhaustives (thermographie infrarouge et images RGB) sur des plateaux de bureaux, logements ou usines d’environ 5 000 m² en une nuit. Cependant, aujourd’hui, le traitement est opéré par un expert sur un nombre restreint de fichiers. La multiplication du nombre de fichiers ne permet pas d’imaginer la mobilisation de l’expert, et seul un traitement automatisé sur la base d’un apprentissage du type Intelligence Artificielle est envisageable.</p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;">Le projet THERM_I_BAT vise à concevoir et valider une preuve de concept de diagnostic intelligent des façades de bâtiments, à partir de prises de vues intérieures réalisées par une plateforme robotisée.</p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;">Scientifiquement, le projet s’inscrit dans les travaux