Contexte et objectifs du projet

• Développer un système d’analyse automatique des photos envoyées par les assurés après un accident afin d’évaluer les dommages et de prioriser le traitement des sinistres.
• Détecter l’état et la zone d’impact du véhicule, identifier les parties potentiellement endommagées et estimer la gravité probable du sinistre pour orienter automatiquement le dossier (simple, expert, enquête).

Fonctionnalités attendues

• Détection et localisation de la zone d’impact (bounding boxes / segmentation) et identification des pièces potentiellement endommagées.
• Estimation d’un score de gravité et routage automatique vers le niveau de traitement approprié (simple, expert, enquête).

Intégration et production

• Intégration directe avec la plateforme interne de gestion des sinistres de la compagnie (interopérabilité, API, format des dossiers).
• Déploiement d’un service backend (ex : API FastAPI) pour la réception des images, le traitement et la mise à jour du statut du sinistre.

Stack technique et méthodes

• Vision par ordinateur et deep learning : YOLOv8, SAM, OpenCV pour détection et segmentation ; tâches de classification et estimation de gravité avec PyTorch / TensorFlow.
• Infrastructure : Python, FastAPI pour l’API, PostgreSQL pour la persistence, pipelines de traitement d’images, tests et évaluation des modèles.

Livrables et critères d’évaluation

• Prototype fonctionnel capable d’analyser des photos d’accidents, produire des annotations (zones impactées) et un score de gravité.
• Documentation d’intégration (API, schéma de données), rapport technique et métriques d’évaluation (précision de détection, rappel, fiabilité du score de gravité).

Profil recherché et informations pratiques

• Type de diplôme : Ingénierie en informatique (PFE). Nombre de stagiaire : 1.
• Durée : 6 mois. Lieu : Siège COMAR, Avenue Habib Bourguiba, Tunis.

📧 Pour postuler: recrutement@comar.tn