STAGE IA Computer Vision H/FCrédit Agricole

Nous sommes la banque de celles et ceux qui transforment leurs rêves en projets et leurs projets en réalité. Nous souhaitons faire de notre banque le leader de l'accompagnement des français·es qui entreprennent. C'est grâce à nos 16 400 collaborateur·rices que LCL a été élu Service Client de l'Année 2026 dans la catégorie « Banque de réseau pour les particuliers » : une reconnaissance de notre ambition d'être N°1 de la satisfaction client. En tant que Banque nationale urbaine, filiale du groupe Crédit Agricole, nous sommes un partenaire solide de plus de 6 millions de client·es. Nous nous appuyons sur un vaste réseau : plus de 1 400 implantations commerciales et 3 réseaux de marchés de clientèle (Banque de Proximité, Banque Privée et Banque des Entreprises, Institutionnels et Gestion de Fortune). En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.Nous nous engageons également pour la décarbonation et l'accompagnement des transitions, en visant un impact social positif et en encourageant une société entrepreneuriale.

Rattaché à la Direction des systèmes d'information de LCL, le pôle IA a pour vocation de proposer des solutions innovantes, basées sur la Data Science, pour répondre aux divers besoins métiers de la banque, dans une optique d'industrialisation des projets menés. Pour ce faire, il est accompagné par les services informatiques et les équipes d'exploitation et s'appuie également sur des ressources cloud (GCP, AWS) suivant les besoins.

Dans le cadre du renforcement des dispositifs de lutte contre la fraude documentaire, le pôle IA chez LCL développe des solutions avancées de détection automatique de falsification dans les documents fournis par les clients (relevés bancaires, pièces d'identité, justificatifs, factures, attestations, etc.).

Ces documents, souvent transmis sous forme de PDF, scans ou photos, peuvent être altérés via des outils de retouche ou de génération IA. L'objectif du stage est de concevoir, implémenter et évaluer des modèles robustes capables d'identifier des incohérences visuelles, des altérations numériques. Votre défi sera d'explorer les frontières de l'état de l'art pour détecter les falsifications les plus subtiles, et transformer ces modèles en briques logicielles performantes et exploitables en production.

Vos responsabilités :

• Explorer les architectures récentes (Vision Transformers, Frequency-domain learning, Noise streams) pour détecter les traces de manipulation invisibles (Copié-Collé, retouche IA, re-compression JPEG).
• Expérimenter des techniques de détection de manipulation (splicing, copy-move, retouches locales)
• Développer l'algorithme et la solution pour la détection de ces traces de manipulation invisibles
• Mettre en place des protocoles de tests scientifiques pour valider les hypothèses.
• Packager votre solution (API, Docker) pour qu'elle s'intègre dans notre pipeline de traitement.
• Synthétiser vos travaux sous la forme d'un article scientifique pouvant être soumis à une conférence ou un workshop (type ICDAR, CVPR Workshops, etc.).