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Titre: Réalité étendue assistée par edge computing pour les tâches collaboratives dans l’industrie aéronautique   Proposition de stage Ing./Master en Informatique / Génie logiciel     Résumé Le secteur aéronautique est confronté à des défis majeurs liés à la souveraineté technologique et à des exigences accrues en termes de durabilité. Les technologies immersives (eXtended Reality - XR), l’Intelligence Artificielle (IA) et les Jumeaux Numériques (JN) représentent des leviers prometteurs pour accompagner sa transition numérique. Ce stage s’inscrit dans cette dynamique en visant à améliorer les expériences collaboratives en XR intégrant le JN, afin d’optimiser la Qualité de Service (QoS) et la Qualité d’Expérience (QoE) des opérateurs, qu’ils soient sur site ou à distance, lors de la réalisation de tâches de maintenance collaborative. En s’appuyant sur un environnement XR existant, ce stage cherche à concevoir et optimiser l’échange de données entre opérateurs collaboratifs. Par ailleurs, il explorera des techniques de compression sémantique des données XR pour renforcer le réalisme et la fluidité des interactions.   Mots clés: Données, Edge computing, Intelligence Artificial, Jumeaux Numériques, Réalité augmenté, Réalité virtuelle.   Travail de recherche Domaines scientifiques: Aéronautique, Intelligence artificielle, Edge computing, Réalité étendue, Jumeaux numériques, Interaction Homme-Machine, Génie logiciel.   Programme/Objectifs: L’objectif de ce stage est de concevoir et développer un prototype d’échange de données entre opérateurs collaboratifs dans un environnement. Le programme/objectifs de travail inclut:    Rédiger un article état de l’art incluant les flux de données pour un système immersif collaboratif, les techniques de compression sémantique et les outils de machine learning pour le traitement des données XR dans l’industrie aéronautique.    Concevoir et implémenter des scénarios de tâches collaboratives représentatives de situations réelles de l’industrie aéronautique, au sein de l’environnement de développement existant, où les opérateurs sur site utilisent la Réalité Augmentée (AR) tandis que les experts distants interagissent via la Réalité Virtuelle (VR) et l’interface JN.    Optimiser le module XR d’offloading existant, initialement centré sur l’estimation de pose, en intégrant des capacités de reconstruction et de rendu de scènes, s’appuyant sur le machine learning, l’edge computing et des solutions conteneurisées pour garantir modularité, scalabilité et performance.    Générer des données XR pour la compression sémentique, et explorer les techniques existantes de compression sémantique, afin d’améliorer le réalisme et le dynamisme des interactions virtuelles, en adéquation avec les besoins évolutifs du secteur aéronautique.    Valider la solution développée dans un scénario réel de l’aéronautique impliquant plusieurs utilisateurs collaboratifs co-localisés ou distants utilisant des dispositifs hétérogènes. Mener des expérimentations pour évaluer la QoS/QoE des utilisateurs XR.   Travaux antérieurs du laboratoire: Le projet JENII est une initiative d’apprentissage à distance pour l’industrie du futur, reposant sur des environnements immersifs et collaboratifs centrés sur les jumeaux numériques de systèmes industriels réels.   Livrables scientifiques/techniques attendus : Les résultats attendus incluent un rapport complet documentant les recherches, expérimentations et évaluations menées durant la phase de preuve de concept, contribuant à la base de connaissances académiques en technologies XR et DT. Ces contributions devraient alimenter l’innovation dans le domaine et fournir des bénéfices opérationnels aux partenaires industriels, notamment par une meilleure performanc