Valeo

Développement d’un système de détection de squelette 3D de piéton et d’analyse de l’intention de traversée, basé sur un réseau de caméras multiples. Le projet comprend la constitution et le traitement d’un jeu de données sur mesure de 300 séquences, ainsi que la gestion de l’intégralité du pipeline de détection. Des revues régulières sont organisées avec le client pour assurer le suivi des avancées. Une attention particulière est portée à la robustesse de la détection dans des environnements variés.

Conception et optimisation d’algorithmes de détection et de classification de places de parking à partir d’images bird’s eye view, utilisant YOLO et des transformers cross-view pour la projection de caractéristiques BEV. Le modèle, quantifié et déployé sur plateforme embarquée, atteint un score F-1 de 0,92 avec un temps d’inférence de 2,1 ms. Un jeu de données personnalisé de plus de 100 000 places de parking est constitué et annoté pour garantir la robustesse et la généralisation du système.

Développement de Park4U Mate, un assistant numérique contextuel pour le stationnement autonome. Le système exploite la voix et des interactions multimodales, s’appuyant sur Google Cloud, afin d’optimiser les stratégies de stationnement. L’évaluation lors d’essais utilisateurs avec 35 participants met en avant une amélioration notable de la satisfaction et de l’expérience utilisateur.

Mise au point d’une solution d’apprentissage automatique pour détecter l’anxiété d’autonomie chez les conducteurs de véhicules électriques, en exploitant des données physiologiques telles que la fréquence cardiaque, la respiration et la conductance cutanée. Le modèle Random Forest atteint une précision de 76% et s’intègre à un système temps réel fournissant un retour adaptatif pour améliorer le confort du conducteur.

Le projet vise à intégrer l'intelligence artificielle générative dans les méthodologies Model-Based Design (MBD) et Safety afin d'optimiser les processus de développement. Il s'appuie sur la digitalisation et l'automatisation pour améliorer l'efficacité des workflows et la connectivité des outils, notamment avec Matlab Simulink, Catia Magic, Ansys Medini et Codebeamer. L'accent est mis sur l'amélioration continue des méthodes et l'intégration de solutions innovantes pour la gestion des données produit et la sécurité fonctionnelle.

Ce projet concerne la gestion et la stratégie logicielle d'une équipe dédiée au développement de solutions d'accès connecté à distance pour véhicules. Il comprend la définition de la vision mondiale, la réorganisation des équipes, l'élaboration de la feuille de route en cohérence avec la stratégie de l'entreprise, la sélection des outils et fournisseurs, ainsi que la gestion des contrats en collaboration avec les équipes IT et DevOps. L'objectif est d'assurer l'innovation et la performance des solutions d'accès à distance, tout en maintenant une veille technologique active.