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Ma thèse CIFRE au cœur des avancées technologiques en IA


Denis SHEMONAEV
Denis SHEMONAEV

Merci beaucoup d'avoir accepté l'interview.


Quel est votre parcours avant votre doctorat ?

Après l’obtention d’un BAC S, j’ai décidé de poursuivre en classe préparatoire dans le but d’intégrer une école d’ingénieur. J’ai toujours été passionné par les sciences, donc ce parcours me semblait évident. Durant mes deux années de classe prépa (PCSI puis PSI), j’ai découvert un intérêt pour l’électronique, ce qui m’a amené à choisir la spécialité électronique à l’ENSEIRB-MATMECA. Au travers des cours, j’ai particulièrement apprécié la programmation et tout ce qui touche à l’adéquation algorithme-architecture. J’ai pu commencer à mettre en pratique ces connaissances lors de mon stage de dernière année effectué chez un leader dans le domaine des semi-conducteurs, durant lequel j’ai fait du développement en Python.


Pourquoi avoir choisi de faire une thèse après l’école d’ingénieur ?

Deux raisons ont motivé mon choix. Tout d’abord, bien que mon stage de fin d’études m’ait beaucoup intéressé sur des aspects algorithmiques, je ne m’y retrouvais pas d’un point de vue scientifique. De plus, le timing a voulu que ce stage débute en même temps que la pandémie de COVID-19, ce qui a mis en suspens une éventuelle embauche. J’ai donc pris contact avec une personne du laboratoire IMS afin de discuter de la possibilité de commencer une thèse.


En quoi consiste ta thèse en quelques mots ?

Ma thèse a porté sur le développement d’un algorithme de localisation d’objets à partir de plusieurs flux vidéo, destiné à la plateforme matérielle NATvision. L’objectif était d’exploiter efficacement les capacités de l’informatique en périphérie (Edge computing) pour des applications industrielles nécessitant une détection et un suivi d’objets en temps réel. Mon travail s’est articulé autour de deux contributions majeures : la conception d’un algorithme modulaire pour traiter et fusionner les informations de plusieurs flux vidéo, et l’optimisation d’un algorithme de suivi d’objets multiples pour une implémentation sur une plateforme matérielle proche de la plateforme NATvision. Cette recherche visait à offrir une solution performante et économe en énergie pour la vision par ordinateur dans le contexte de l’Industrie 4.0.


Que retenez-vous de votre expérience en thèse ?

Ce qu’il faut retenir, c’est que la thèse est loin d’être un long fleuve tranquille. C’est une expérience à part entière durant laquelle il y a des hauts et des bas. Sur des sujets tels que l’intelligence artificielle, la bibliographie est extrêmement dense et les outils sont récents et peu documentés. Une ouverture d’esprit est essentielle afin de pouvoir explorer les multiples solutions possibles. Il faut également garder à l’esprit que le sujet de thèse évolue. En effet, le résultat final ne va pas forcément refléter à 100% le sujet initial.


Quels conseils à un étudiant qui souhaite se lancer dans une thèse ?

Je dirais qu’il faut s’assurer de la raison pour laquelle on souhaite poursuivre en thèse. Selon moi, il est essentiel d’avoir une appétence pour la science et la résolution de problèmes. Il faut être prêt à faire face à des résultats parfois inattendus et garder la tête haute. Enfin, il est crucial d’être en phase avec son équipe d’encadrement.


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