Chercheur (H/F) CDD en informatique/mathématique, 34 mois.

Missions :
Le post-doctorant (H/F) fera partie de l’équipe CeDRE en charge du développement et du fonctionnement des aspects algorithmique du microscope automatisé "Roboscope" réalisée avec le logiciel Keras / TensorFlow et similaire, sur les données et annotations crées dans le cadre du projet au sein de l'équipe Tramier. Il travaillera sous la supervision de Jacques Pécréaux dans le cadre du projet Roboscope ayant pour objet la création d'un microscope intelligent.
Activités :
La personne retenue : (i) déterminera et mettra en œuvre les algorithmes et méthodes afin d’atteindre les objectifs ci-dessus pour créer un prototype. Il/elle travaillera en étroite collaboration avec les ingénieurs d’Inscoper, en particulier sur les aspects d’embarquement. (ii) Ensuite, il/elle accompagnera la réalisation de quelques applications de biologie démontrant les capacités du prototype, faisant équipe avec les ingénieurs et techniciens en biologie recrutés par ailleurs sur le projet. (iii) Enfin, il/elle accompagnera le transfert à Inscoper en vue d’une industrialisation. Une attention particulière sera portée à l’expérience utilisateur. L’entreprise développera les interfaces appropriées, en lien avec la personne recrutée.
Contexte de travail :
Le projet Roboscope propose un microscope automatisé rapide et générique, utilisant peu d’images d’apprentissage (Bonnet et al. (2024) bioRxiv, doi: 10.1101/2024.09.24.614735). De tels microscopes autonomes seront les outils de base pour la recherche en sciences du vivant de demain. Le Roboscope permet d'étudier des processus rares ou brefs sans acquisition indiscriminée ni flots d’images non qualifiées à trier après coup ; il évite aussi des expérimentations longues et donc des dégâts sur les échantillons. Nous avons réalisé un premier prototype. Toutefois, pour être utilisable dans une vaste gamme d’environnements et ainsi rendre cette technologie utilisable sur des plateaux d’imagerie, nous avons identifié trois évolutions essentielles :
(1) Permettre l’utilisation d’algorithmes métiers, venant de publications récentes, que ce soit en segmentation des images pour localiser les objets d’intérêt, comme pour affiner ou finaliser la classification ou guider une photo-manipulation de l’échantillon.
(2) Baser la décision sur une série temporelle d’images, en intégrant les connaissances du domaine sur la succession des évènements (les classes de notre réseau profond).
(3) Faciliter encore l’entraînement en particulier en utilisant des images semi-synthétiques et en permettant une approche human-in-the-loop pour focaliser l’effort de l’expérimentateur sur les objets difficiles à localiser ou classer.
Naturellement, l’application du roboscope à la détection de processus transitoire nécessite un fonctionnement rapide via l’embarquement des réseaux des algorithmes. Sur cette ligne, nous travaillons aussi à accélérer les étapes de pré-traitement des images via une caméra s
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