PROJET 4 : Plateforme IA d’évaluation des risques environnementaux PFE
PhotoCarb •
Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours Contexte et objectif du projet
Développer une plateforme intelligente capable d’évaluer et de prédire les risques environnementaux pour des sites industriels, urbains ou projets spécifiques.
Le système permettra de collecter et traiter des données climatiques, industrielles et satellites, d’identifier les zones à risque (inondation, pollution, forte concentration de CO₂) et de fournir des recommandations pour réduire l’impact environnemental.
Missions principales / Responsabilités
Concevoir et implémenter les pipelines de collecte et de prétraitement des données (climat, capteurs industriels, images satellites) et assurer la qualité des jeux de données.
Développer des modèles d’IA (classification, détection, prédiction) avec Python, TensorFlow et Scikit-learn ; entraîner, valider et déployer ces modèles pour la détection des zones à risque.
Intégrer les composants SIG pour la cartographie interactive en utilisant QGIS pour le travail d’analyse et Mapbox / Leaflet pour la visualisation web.
Développer le dashboard utilisateur (frontend) en React.js et le backend en Node.js, et connecter l’ensemble aux bases de données (PostgreSQL / MongoDB).
Environnement technique attendu
Backend / IA : Python, TensorFlow, Scikit-learn pour le développement des modèles et des API.
Cartographie / GIS : QGIS pour l’analyse SIG; Mapbox et Leaflet pour l’affichage cartographique dynamique.
Frontend / Dashboard : React.js pour l’interface, Node.js pour les services côté serveur.
Base de données et visualisation : PostgreSQL / MongoDB; visualisation de données avec Plotly et/ou D3.js.
Livrables & méthodologie
Livrables attendus : pipeline de traitement des données, modèles IA opérationnels, cartographie interactive, dashboard analytique, génération automatique de rapports et recommandations, documentation technique et guide utilisateur.
Méthodologie : travail en itérations (sprints), tests sur jeux de données réels/simulés, validation croisée des modèles et intégration continue pour le déploiement.
Profil recherché
Compétences techniques requises : maîtrise de Python et bibliothèques ML (TensorFlow, Scikit-learn), expérience en SIG (QGIS, Mapbox, Leaflet), développement frontend React.js et backend Node.js, gestion de bases de données SQL/NoSQL, et expérience en data visualization (Plotly/D3.js).
Qualités personnelles : autonomie, rigueur, sens de l’analyse, capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et intérêt pour les problématiques environnementales.
📧 Pour postuler: internship@photocarb.com
StageIA / Machine Learning (NLP, classification)SIG / CartographieDéveloppement Web / Dashboard
Publié il y a environ 7 heures
