Canon Research Centre France S.A.S.

Offres de stage

Les stages de CRF sont proposés dans le cadre de sa Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE). Le seul objectif des stages de CRF est de contribuer à l'éducation des stagiaires qui bénéficient de l'expertise des chercheurs de CRF. CRF propose plusieurs stages chaque année, donc n'hésitez pas à revenir régulièrement sur cette page.

• Réseaux 6G et Wi-Fi : simulation multi-accès pour caméras intelligentes
• Optimisation et évaluation d'une chaîne d'analyse de similarité documentaire assistée par l'IA
• Evaluation et simulation de la couche physique du nouveau standard IEEE 802.11bn (Wi-Fi 8)

Pour postuler, merci d'envoyer votre candidature à jobs@crf.canon.fr

Réseaux 6G et Wi-Fi : simulation multi-accès pour caméras intelligentes

Durée du stage : 5/6 mois à partir de février/mars 2027

Rejoignez-nous pour contribuer aux réseaux du futur

Ces dernières années, Canon a diversifié ses activités afin de répondre aux besoins de nouveaux marchés professionnels, notamment les caméras de sécurité, l’industrie 4.0 et le secteur médical.

Le développement de la 5G a ouvert de nouvelles perspectives pour les équipements vidéo haute qualité. La future 6G permettra d’aller encore plus loin en combinant différents réseaux d’accès, notamment les réseaux cellulaires et le Wi-Fi.

Dans ce contexte, nous vous proposons de rejoindre nos équipes de recherche dans le cadre d’un stage portant sur une étude consacrée aux communications multi-accès pour les caméras réseau intelligentes. Vous contribuerez ainsi à imaginer et à évaluer les technologies qui façonneront les futurs systèmes de communication.

Le contexte technique

Les travaux de standardisation du 3GPP poursuivent le développement de la 5G-Advanced, notamment à travers la Release 20. Ces évolutions visent à améliorer les performances des réseaux et à intégrer de nouveaux cas d’usage, dont l’utilisation conjointe d’accès cellulaires et non-3GPP, comme le Wi-Fi.

L’une des technologies étudiées est l’ATSSS, pour Access Traffic Steering, Switching and Splitting. Elle permet d’orienter, de basculer ou de répartir les flux de données entre plusieurs réseaux d’accès.

Les futurs systèmes 6G devront transporter simultanément différents types de données en liaison montante : vidéo, audio, données issues de capteurs ou encore résultats de traitements d’intelligence artificielle et de Machine Learning. Cette diversité crée des exigences élevées en matière de qualité de service, de performances et de qualité d’expérience sur des réseaux combinant 6G et Wi-Fi.

Votre mission

L’objectif du stage sera de faire évoluer une plateforme existante de simulation d’un système 6G en y intégrant un accès radio Wi-Fi.

Vous étudierez ensuite les mécanismes de gestion et de répartition des flux de données pour des applications de transmission vidéo en liaison montante, en vous appuyant notamment sur les technologies MultiPath TCP, ou MP-TCP, et ATSSS.

Vos travaux s’articuleront autour de trois grandes étapes :

• Comprendre l’état de l’art

Vous réaliserez une étude bibliographique des publications académiques portant sur l’intégration et l’orchestration des accès non-3GPP dans les futurs systèmes 6G.

• Développer et intégrer une solution

Vous participerez à l’implémentation, à l’intégration et aux tests des fonctionnalités MP-TCP et ATSSS dans un environnement de simulation existant basé sur UERANSIM et des logiciels open source.

• Expérimenter et mesurer les performances

Vous réaliserez des simulations afin d’évaluer les mécanismes de contrôle multi-accès dans le cadre d’une application de caméras réseau intelligentes. Vous analyserez les résultats obtenus et identifierez les configurations les plus pertinentes.

Profil

Vous préparez un Master 2 en informatique, réseaux ou télécommunications ; ou un diplôme d’ingénieur dans l’un de ces domaines.

Vous êtes curieux(se), ouvert(e) d’esprit et attiré(e) par les nouvelles technologies. Vous souhaitez évoluer dans un environnement technologique innovant et multiculturel. Votre capacité à travailler en équipe et à communiquer avec différents interlocuteurs sera également essentielle.

Compétences attendues

• Bonnes compétences en programmation, notamment avec Python, C/C++
• Bonnes connaissances des réseaux et des communications cellulaires
• Capacité à comprendre, intégrer et tester des composants logiciels
• Bon niveau d’anglais oral et écrit (B2)
• Une première expérience ou des connaissances en Machine Learning seront appréciées.

Haut

Optimisation et évaluation d'une chaîne d'analyse de similarité documentaire assistée par l'IA

Durée du stage : 5/6 mois à partir de février ou mars 2027

Contribuez aux technologies d'analyse documentaire de nouvelle génération

L'explosion du volume de documentation technique et scientifique rend de plus en plus complexe l'identification rapide des informations pertinentes, des redondances et des similitudes entre documents.

Afin de répondre à ce défi, Canon Research Centre France développe une plateforme d'analyse documentaire utilisant les technologies les plus récentes en traitement automatique du langage naturel (NLP), recherche sémantique et intelligence artificielle générative.

Cette plateforme permet de comparer automatiquement un document cible à un ensemble de documents de référence et d'identifier les correspondances les plus pertinentes, tout en fournissant des résultats explicables et traçables. Les documents analysés peuvent contenir du texte, des tableaux, des algorithmes, des spécifications techniques ou encore des extraits de code logiciel.

Votre mission

L'objectif du stage est de contribuer à l'amélioration de cette solution en renforçant notamment la précision et la robustesse.

Vous contribuerez à l'optimisation et à l’évaluation d’une chaîne de traitement basée sur une architecture comprenant :

• la segmentation et le découpage intelligent des documents ;
• la génération d'embeddings vectoriels ;
• la recherche de contenus pertinents ;
• le réordonnancement (re-ranking) des résultats ;
• l’évaluation de similarité à l’aide d’IA avancés ;

Vos travaux auront pour objectif d'améliorer la qualité des correspondances détectées en s'appuyant sur un corpus de référence annoté par des experts métier.

Principales activités

Vous serez amené(e) à :

• étudier et comparer différentes stratégies de segmentation documentaires (phrases, paragraphes, …)
• évaluer et benchmarker les modèles d’embeddings les plus récents
• analyser différentes approches de réordonnancement sémantique
• expérimenter des stratégies de prompting et de personnalisation de modèles
• concevoir et mettre en œuvre des protocoles d’évaluation robustes
• mesurer les performances à l’aide de métriques adaptées à la recherche d’information
• comparer les avantages et limites des modèles open source et propriétaires selon plusieurs critères : précision, explicabilité, latence, coût et facilité de déploiement
• formuler des recommandations concrètes pour les futures évolutions de la plateforme

Environnement technique

• Python ;
• NLP et IA générative ;
• LLM open source et commerciaux ;
• bases de données vectorielles ;
• moteurs de recherche sémantique ;
• outils de développement assisté par l'IA.

Votre profil

Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master avec une spécialisation en Intelligence artificielle, Data Science, NLP/Traitement automatique du Langage Naturel.

Vous souhaitez évoluer dans un environnement technologique innovant et multiculturel. Votre capacité à travailler en autonomie et à communiquer avec différents interlocuteurs sera également essentielle.

Vous disposez idéalement :

• de solides compétences en Python
• d’un intérêt marqué pour le Machine Learning, la recherche d’information et l’IA générative
• d’une approche rigoureuse de l’expérimentation et de l’analyse de résultats
• de curiosité scientifique et d’esprit d’initiative
• d’un bon niveau d’anglais technique et professionnel (B2 minimum)

Haut

Evaluation et simulation de la couche physique du nouveau standard IEEE 802.11bn (Wi-Fi 8)

Durée du stage : 5/6 mois à partir de février/mars 2027

Depuis plusieurs années, Canon Research Centre France (CRF) contribue activement aux travaux de standardisation IEEE 802.11, à l’origine des dernières générations Wi-Fi, notamment WiFi-7 et WiFi-8.

Grace à une expertise reconnue dans les domaines des communications sans fil et de la standardisation internationale, notre équipe participe à l’élaboration des futures évolutions du Wi-Fi. Rejoindre nos équipes dans le cadre du stage proposé, c’est avoir l’opportunité de travailler au plus près des technologies qui façonneront les réseaux sans fil de demain. Vous contribuerez à l’évaluation et à la simulation des innovations de la couche physique (PHY) du futur standard IEEE 802.11bn, également connu sous le nom d’Ultra High Reliability (UHR).

Contexte technique

Le Wi-Fi constitue aujourd’hui l’une des technologies de communication sans fil les plus utilisées au monde. Les normes IEEE 802.11 définissent les mécanismes de fonctionnement des réseaux locaux sans fil (WLAN), aussi bien au niveau de la couche d’accès au média (MAC) que de la couche physique (PHY). Pour répondre aux besoins croissants en débit, fiabilité et efficacité spectrale, les dernières générations de Wi-Fi ont introduit des technologies avancées telles que : OFDMA, MU-MIMO ou encore le beamforming, permettant d’atteindre des performances de l’ordre du gigabit par seconde.

Le futur standard IEEE 802.11bn (Wi-Fi 8) poursuit cette évolution avec l’introduction de nouvelles fonctionnalités visant à améliorer significativement le débit, la latence, la robustesse des communications grâce à de nouvelles fonctionnalités telles que l’Enhanced Long Range (ELR), le distributed ressource unit (DRU) ou encore le coordinated beamforming (Co-BF).

Pour évaluer ces avancées, notre centre de recherche développe et exploite un environnement de simulation sous MATLAB, utilisé pour analyser et comparer les performances des différentes techniques proposées dans le cadre des travaux de standardisation IEEE.

Vos missions

Au sein d’une équipe projet et en en collaboration étroite avec les chercheurs impliqués dans les activités de standardisation IEEE 802.11, votre mission principale consistera à contribuer aux tests et à l’évaluation des nouvelles fonctionnalités introduites dans les standards IEEE 802.11be et 802.11bn.

Dans la continuité des travaux menés sur l’évaluation de la couche physique du standard IEEE 802.11ax à l’aide de la WLAN Toolbox, vous poursuivrez les recherches déjà engagées au sein de l’équipe Wi-Fi et participerez aux activités suivantes :

• Prendre en main le simulateur WLAN toolbox sous MATLAB.
• Évaluer les nouvelles fonctionnalités de la WLAN toolbox associées à l’IEEE 802.11bn, notamment DRU et ELR.
• Implémenter les fonctionnalités de base du multi-AP pour le Co-BF.
• Évaluer les différentes techniques utilisées pour l’IEEE 802.11bn et mesurer leur impact sur les performances du système.
• Contribuer à l’amélioration et à l’enrichissement de la plateforme de simulation afin d’en faire un outil pérenne utilisé par l’équipe pour l’évaluation et la validation des futurs axes d’améliorations technologiques développés par Canon.

Connaissances spécifiques

• Modélisation et simulation sous Matlab
• Langages de programmation python, C/C++
• Anglais technique et professionnel (B2 minimum)

Formation requise :

Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation avec une spécialisation en Télécommunications, Traitement du signal, réseaux sans fil. Vous êtes curieux(se), ouvert(e) d’esprit et attiré(e) par les nouvelles technologies. Vous souhaitez évoluer dans un environnement technologique innovant et multiculturel. Votre capacité à travailler en équipe et à communiquer avec différents interlocuteurs sera également essentielle.

Haut