Stages

Sujet proposé personnellement

Intégration d’un composant cryptographique dans un Soc, Système on Chip, élaboré dans un FPGA et adaptation à de nouveaux protocoles cryptographiques.

Sujets en collaboration avec THALES DIS

La procédure de candidature

Sujet 1: étude du système Zephyr OS

  • Récupérer zephyr OS : https://github.com/zephyrproject-rtos/zephyr
  • Compiler et Installer Zephyr OS sur la microbit v2
  • Tester le debug sur zephyr OS
  • Installer l’exemple : zephyr/samples/userspace/syscall_perf
  • Analyser cet exemple en détaillant les concepts utilisés

Sujet 2 : étude du système RIOT OS

Sujet 3 : étude de l’hyperviseur avisor

  • Récupérer avisor : https://github.com/calinyara/avisor
  • Compiler et installer soit sur QEMU
  • Tester le debug de avisor
  • étudier les mécanismes de virtualisation ARM utilisé notamment à l’aide du débogueur

Sujet 4 et 5 : IA et IoT

Les deux projets utiliseront le langage C ou C++.

Titre du Projet: " Détection via une image de 28*28 pixels de chiffres manuscrits à l’aide de réseaux de neurones et Intégration du model sur la board Micro:bit "

  • Description : Ce projet vise à développer un système de reconnaissance de chiffres manuscrits en utilisant des réseaux de neurones simple. Une fois le modèle entraîné avec précision, il sera intégré dans la carte de développement Micro:bit. Cette intégration permettra à la carte Micro:bit de détecter des chiffres écrits à la main à travers du chargement d’une image externe et d’afficher le résultat via la matrice de LED.

  • Résultats Attendus : Ce projet devrait aboutir à un système robuste capable de détecter et de reconnaître avec précision les chiffres manuscrits, en utilisant un réseau de neurones entraîné. L’intégration de ce modèle sur la board Micro:bit permettra de créer un outil éducatif interactif et ludique.

Titre du Projet: “Détection via les capteurs accéléromètre de chiffres manuscrits en temps réel à l’aide de réseaux de neurones et intégration du model sur la board Micro:bit”

  • Description : Ce projet vise à développer un système de reconnaissance de chiffres manuscrits en utilisant des réseaux de neurones simple. Une fois le modèle entraîné avec précision, il sera intégré dans la carte de développement Micro:bit. Cette intégration permettra à la carte Micro:bit de détecter des chiffres écrits à la main en temps réel à travers des capteurs d’accélération de la carte et d’afficher le résultat via la matrice de LED.

  • Résultats Attendus : Ce projet devrait aboutir à un système robuste capable de détecter et de reconnaître avec précision les chiffres manuscrits en temps réel basé sur la gestuelle, en utilisant un réseau de neurones entraîné. L’intégration de ce modèle sur la board Micro:bit permettra de créer un outil éducatif interactif et ludique.

Dernière modification: 22/03/2026