Compression hybride de réseaux de neurones pour l’IA embarquée : concilier efficacité et performance // Hybrid Compression of Neural Networks for Embedded AI: Balancing Efficiency and Accuracy

Les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) sont aujourd’hui au cœur de la vision par ordinateur, mais leur déploiement sur des systèmes embarqués (robots, objets connectés, dispositifs mobiles) reste limité par leur taille et leur consommation en énergie. Une solution consiste à compresser les modèles pour les rendre plus légers et plus rapides, sans perte importante de précision. Plusieurs approches existent (quantification des poids, factorisation bas-rang, sparsité), mais elles atteignent rapidement leurs limites lorsqu’elles sont appliquées séparément. L’objectif de cette thèse est de développer un cadre d’optimisation unifié permettant de combiner ces techniques de façon synergique. Le travail comportera une part théorique (modélisation mathématique, optimisation) et une part expérimentale (validation sur réseaux standards comme ResNet ou MobileNet, puis sur plateformes embarquées type Jetson, Raspberry Pi, FPGA). À plus long terme, l’approche pourra être testée sur d’autres architectures comme les transformers. Le projet s’appuie sur une collaboration entre un laboratoire académique spécialisé en décomposition tensorielle et un partenaire orienté hardware, offrant un encadrement complémentaire et interdisciplinaire.
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Convolutional Neural Networks (CNNs) have become a cornerstone of computer vision, yet deploying them on embedded devices (robots, IoT systems, mobile hardware) remains challenging due to their large size and energy requirements. Model compression is a key solution to make these networks more efficient without severely impacting accuracy. Existing methods (such as weight quantization, low-rank factorization, and sparsity) show promising results but quickly reach their limits when used independently. This PhD will focus on designing a unified optimization framework that combines these techniques in a synergistic way. The work will involve both theoretical aspects (optimization methods, adaptive rank selection) and experimental validation (on benchmark CNNs like ResNet or MobileNet, and on embedded platforms such as Jetson, Raspberry Pi, and FPGA). An optional extension to transformer architectures will also be considered. The project benefits from complementary supervision: academic expertise in tensor decompositions and an industrial-oriented partner specialized in hardware-aware compression.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)
Service : Service Intelligence Artificielle pour le Langage et la Vision
Laboratoire : Laboratoire Vision pour la Modélisation et la Localisation
Date de début souhaitée : 01-12-2025
Ecole doctorale : MAthématiques, Télécommunications, Informatique, Signal, Systèmes, Électronique (MATISSE)
Directeur de thèse : CHILLET Daniel
Organisme : ENSSAT _ Université de Rennes 1

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)
Service : Service Intelligence Artificielle pour le Langage et la Vision