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

Laboratoire/Entreprise : Cirad, Montpellier
Durée : 6 mois
Contact : romain.fernandez@cirad.fr
Date limite de publication : 2025-01-15

Contexte :
Mots-clés : Deep Learning, 3D Image Analysis, X-ray computed tomography, 3D reconstruction, #DataForGood

Les rizières jouent un rôle central dans la sécurité alimentaire mondiale, et un rôle important dans le changement climatique d’origine anthropique en émettant chaque année 50 mégatonnes de méthane. Le projet interdisciplinaire ARIZE vise à relever le double défi de la transition agroécologique et de la sécurité alimentaire en développant des outils innovants pour l’exploration morpho-anatomique du riz en 3D afin de sélectionner des variétés de riz adaptées aux cultures en sol sec. Dans ce cadre, nous explorons l’architecture interne des plantes de riz en 3D via des images inédites par micro-tomographie aux rayons X à une résolution de 10 µm. Chaque image volumétrique, de l’ordre de 1 To, permet de révéler le réseau 3D des aérenchymes, ces “canaux” internes qui transportent l’oxygène. Automatiser l’analyse de ces structures en 3D serait une première mondiale et constitue le cœur de ce stage.

Sujet :
Concevoir un pipeline complet d’analyse 3D pour la segmentation anatomique et l’estimation de caractéristiques complexes en 3D. Dans ce but, le stagiaire aura la responsabilité de réaliser des expérimentations avec des outils de l’état de l’art (modèles dédiés “plante” et modèles-fondation généralistes), et de concevoir une solution technique open-source qui sera mise à disposition dans un démonstrateur open-source via un plugin Python pour le logiciel Napari. Le stagiaire travaillera en lien étroit avec le deuxième stagiaire X-atlas 3D, dédié à la reconstruction architecturale en 3D. Une forte collaboration est prévue pour combiner les résultats dans une solution intégrée.

Profil du candidat :
Étudiant·e en Master 2 ou école d’ingénieur avec spécialisation en informatique, analyse d’images, ou modélisation mathématique. Le langage de programmation utilisé sera Python, en utilisant des outils de développement communautaire et de maintien logiciel (Github, Intégration Continue), et des librairies standards de deep learning (Pytorch/Tensorflow).

Formation et compétences requises :
Expérience en traitement d’images 3D, et/ou modélisation géométrique appréciée. Intérêt pour le développement d’outils open-source et la collaboration interdisciplinaire. Capacité à travailler en équipe dans un environnement mêlant informatique, biologie et agroécologie.

Adresse d’emploi :
La rémunération selon barème légal des stages sera de 600€ mensuel, avec accès à la restauration collective le midi. Le stage aura lieu au Cirad de Montpellier, 389 Av. Agropolis, 34980 Montferrier-sur-Lez.

Document attaché : 202411271216_Offre stage M2 – 2025 – Deep aerenchimas.pdf