Doctorant PhD Thesis CIFRE "Architectures de fusion multimodale spatio-temporelle pour la perception automobile robuste appliquée aux cas d’usage NCAP et ADAS de niveau L2/L2+/L2++" (H/F)

Doctorant PhD Thesis CIFRE "Architectures de fusion multimodale spatio-temporelle pour la perception automobile robuste appliquée aux cas d’usage NCAP et ADAS de niveau L2/L2+/L2++" (H/F)

locations

Valbonne

time type

Full time

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End Date: 30 September 2026 (30+ days left to apply)

job requisition id

JOBREQ_50270842

Company

AMPERE SOFTWARE TECHNOLOGY

Job Description

Vos missions

Dans le cadre d’une thèse CIFRE menée en partenariat avec un laboratoire académique de premier plan, vous contribuerez au développement de la prochaine génération de systèmes de perception pour les véhicules définis par logiciel (Software Defined Vehicle).

L’amélioration continue des fonctions ADAS et des futurs systèmes de conduite automatisée nécessite une compréhension toujours plus robuste de l’environnement du véhicule, y compris dans des conditions complexes ou dégradées. Cette capacité repose aujourd’hui sur l’exploitation conjointe de plusieurs sources d’information telles que les caméras, les radars et les données issues du véhicule lui-même.

Parallèlement, l’émergence des approches de perception multimodale, des architectures spatio-temporelles et des Foundation Models ouvre de nouvelles perspectives pour construire des représentations plus riches, plus généralisables et plus robustes face à la diversité des situations rencontrées sur route.

L’objectif de cette thèse est d’étudier, comparer et optimiser des architectures de fusion multimodale pour la perception automobile, avec une attention particulière portée à la prise en compte de la dimension temporelle, à l’asynchronisme des capteurs et aux contraintes de déploiement embarqué. Les travaux viseront notamment les applications ADAS de niveau L2/L2+/L2++ ainsi que les cas d’usage liés aux protocoles d’évaluation NCAP.

Au sein des équipes ADAS d’Ampere Software Technology, vous serez amené(e) à :

• Réaliser un état de l’art des architectures de fusion multimodale, de perception spatio-temporelle et des approches récentes basées sur l’intelligence artificielle.
• Étudier l’apport de nouvelles briques de perception et de représentations avancées, notamment issues des Foundation Models adaptés au domaine automobile.
• Concevoir, développer et évaluer différentes architectures de fusion exploitant les données de caméras, radars et capteurs véhicule.
• Analyser l’impact de l’asynchronisme des capteurs et développer des mécanismes permettant une meilleure