Stage IA - Data Scientist - Vision Language Models - Bac + 5 F/H

Chez Schneider Electric, nous nous engageons à résoudre des problèmes concrets pour créer un avenir durable, numérisé et électrifié.

L'intelligence artificielle a le potentiel de transformer les industries et de favoriser l'efficacité et la durabilité.

Au sein de notre AI Hub, nous combinons notre expertise historique en fabrication et en ingénierie avec les dernières avancées en intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond, afin de favoriser une prise de décision plus intelligente, plus agile et plus respectueuse de l'environnement.

Rejoignez l'équipe AI Solutions chargée de développer et deployer des cas d'utilisation de l'IA pour Schneider Electric dans son ensemble.

Vous manipulerez les modèles de pointe en Vision-Langage.

Vous travaillerez sur des cas concrets à fort impact industriel.

Vous travaillerez en relation avec divers métiers liés aux données, de la recherche à l'ingénierie, dans un cadre international.

Vous contribuerez à des prototypes et publications.

Sujet : pousser les modèles de Vision Langage pour l'interprétation des schémas d'ingénierie.

Contexte et enjeux :

Au cœur de nos activités : des schémas d'ingénierie tels que les diagrammes électriques, les diagrammes de tuyauterie et d'instrumentation, les plans de bâtiment, etc.

Ces schémas techniques condensent une expertise métier cruciale, décrivant les installations, les flux et les procédés industriels.

Ils circulent entre les métiers tout au long du cycle de vie d'un projet - de la conception au décommissioning.

Ces documents sont cependant figés dans des formats numériques comme le PDF.

Leur conversion entre logiciels, leur interprétation métier ou leur mise à jour manuelle sont aujourd'hui des sources de perte de temps, d'erreur, et de frustration pour les collaborateurs.

Il est donc essentiel de pouvoir automatiser l'extraction d'informations de ces schémas.

Les solutions développées et brevetées jusqu'à aujourd'hui par nos équipes se basent sur des combinaisons de modèles supervisés de vision par ordinateur, de traitement du langage, et de traitement d'images.

Elles permettent d'extraire les caractéristiques des composants ou des représentations structurées des diagrammes.

Ces solutions ont nécessité d'importantes quantités de données annotées et sont adaptés à chaque famille de documents.

Par conséquent, leur généralisation, leur résilience aux cas particuliers, ainsi que leur adaptation à de nouvelles normes sont très difficiles et demandent un investissement important.

Les schémas peuvent être bruités, vectoriels ou scannés ; les symboles techniques peuvent être très similaires entre les classes, et d'une grande diversité intra-classe selon les normes, les logiciels de conception ou les métiers ; les flux et légendes doivent être correctement interprétés.

L'équipe travaille désormais au remplacement des modèles au cœur de la solution par ...