Le Centre National d’Etudes Spatiales (CNES) est l’agence spatiale française chargée de la conception, du développement et de la coordination des activités spatiales de la France. Il accompagne tous les acteurs de l’écosystème spatial : industriels, institutionnels, laboratoires, start-up pour stimuler la recherche, l’innovation, et pour soutenir la compétitivité de notre économie spatiale.

Employeur responsable, le CNES promeut un espace protecteur et durable, crée de la valeur partagée grâce au spatial et réduit son empreinte environnementale. Il porte des valeurs fortes comme l’excellence, la passion et le souci de répondre aux enjeux de demain.

Partie prenante d’une centaine de projets spatiaux, dont la plupart en coopération internationale avec d’autres agences spatiales, le CNES est un établissement dans lequel les missions ont du sens et où les collaborateurs cherchent à construire un futur où l’espace est au service de tous.

La Direction Technique et Numérique du CNES recrute un alternant pour son service Calcul, Ingénierie logicielle et valorisation des Données (CID), basé au Centre Spatial de Toulouse. Au sein de ce service, une équipe de personnes traite les aspects transverses d’intelligence artificielle au niveau du CNES.

Dans le cadre des activités prospectives sur les nouvelles technologies, le CNES s’intéresse aux interfaces Cerveau-Machine (ICM), qui permettent une communication directe entre le système nerveux et des dispositifs informatiques. Ces technologies diverses peuvent ouvrir des perspectives dans différents domaines du spatial notamment dans certains environnements : Assemblage Intégration et Tests (AIT), centre d’opérations, centre de missions ou expériences en microgravité.

L’alternant aura pour principales missions:

• Établir un état de l’art des technologies actuelles d’interface cerveau machine (invasive et non-invasive, modalités de signal, algorithmes de traitement)
• Étudier l’intérêt potentiel de ces technologies pour le domaine spatial à travers l’identification de besoins métiers et l’analyse de cas d’usages pertinents (contrôle d’outil robotisés, monitoring de l’état cognitif d’opérateurs/astronautes, etc.)
• Concevoir et développer un prototype pour une application ciblée, avec comme focus la partie traitement de l’information à base d’algorithmes de machine learning ou de deep learning.