Mission : Le marché des boissons alcoolisées représente plus de mille milliards de dollars, avec la France comme acteur clé. Pour détecter les fraudes et contaminations, cette industrie s'appuie sur des outils analytiques coûteux et complexes, tels que la spectroscopie de masse. Notre équipe a développé une technologie innovante basée sur la spectroscopie TeraHertz, atteignant une sensibilité record à l'échelle ppm. En associant cette méthode à des algorithmes d'intelligence artificielle, nous visons une solution moderne et abordable. Cette technologie analysera des échantillons de boissons vaporisées pour détecter contaminants, millésimes, cépages et terroirs. Il est donc crucial de développer de nouvelles méthodes plus abordables et performantes. Activités : - Développer et implémenter des outils de traitement des données issues de mesures spectroscopiques. - Mettre en place un algorithme décisionnel basé sur des réseaux de neurones convolutifs pour classifier les vins (cépage, origine, année, etc.). - Participer à la conception des protocoles de mesure pour optimiser la qualité des données fournies à l'algorithme. - Décider entre l'utilisation de données brutes ou prétraitées pour l'apprentissage machine. - Travailler en Python en s'appuyant sur des codes existants au sein de l'équipe