Contexte et objectifs

• Développer un système de surveillance intelligent visant à détecter et prévenir les risques de santé au travail (fatigue, chute, comportements à risque) en se basant sur la vision par ordinateur et l’analyse comportementale.
• Objectif : fournir des alertes temps réel et des rapports analytiques pour améliorer la sécurité et le bien‑être des employés en milieu professionnel.

Missions principales

• Concevoir et implémenter des modèles de vision par ordinateur pour la détection d’événements (postures, chutes, gestes dangereux) et pour l’analyse comportementale continue.
• Intégrer la chaîne de traitement (acquisition vidéo, prétraitement, détection/segmentation, classification, post‑traitement, notification) dans une solution prototype utilisable sur site.

Tâches techniques détaillées

• Collecte et annotation d’un jeu de données adapté au contexte professionnel (séquences vidéo, étiquetage d’événements) et mise en place de procédures d’anonymisation si nécessaire.
• Entraînement et optimisation de modèles (CNN, modèles temps‑série, architectures légères pour edge devices) et évaluation sur métriques de précision, rappel et latence.

Technologies et compétences requises

• Compétences attendues : vision par ordinateur, machine learning / deep learning, traitement vidéo, analyse comportementale, Python.
• Outils et frameworks recommandés : OpenCV, TensorFlow/PyTorch, outils d’annotation (LabelImg/CVAT), éventuellement déploiement sur edge (TensorFlow Lite, ONNX), bases de données pour logs et dashboards.

Livrables attendus

• Prototype fonctionnel démontrant la détection d’événements et la génération d’alertes en temps réel avec documentation technique.
• Rapport de projet (état de l’art, méthodologie, résultats expérimentaux, recommandations de déploiement) et présentation finale.

Modalités de candidature

• Lieu : Stage à Tunis (présence sur site requise pour phases de test et déploiement). Durée indicative : PFE (3‑6 mois).
• Pour postuler, envoyer CV et lettre de motivation en précisant la référence du projet. Contact de candidature : Stages@tunisietelecom.tn.