Stage – Data Scientist en AI générative pour l’automatisation industrielle – F/H

Au sein de la division Digital, le pôle intelligence artificielle développe et déploie des outils et des solutions pour les clients du Groupe dans les domaines de l'efficacité énergétique, de l'automatisation industrielle et de l'Internet des objets, ainsi que pour les fonctions internes telles que la chaîne d'approvisionnement, la finance et les ressources humaines.

Vous intégrerez l'équipe de science des données du programme Generative AI for Industrial Automation, consacré à l'intelligence artificielle générative pour l'automatisation industrielle.

Vous contribuerez à des travaux de recherche préparant la prochaine génération de ces assistants, avec un accent sur des systèmes d'agents efficaces reposant sur de petits modèles de langage.

Vous développerez et évaluerez des assistants IA dédiés à l'ingénierie industrielle en combinant de petits modèles d'IA et des outils de vérification automatiques afin de réduire les coûts, améliorer les performances et limiter la dépendance au cloud.

Le stage consiste à appliquer ces solutions à des cas concrets d'automatisation industrielle et à comparer les différents compromis entre qualité, rapidité, coût et consommation de ressources.

Missions :

Étudier et évaluer les approches existantes.

Réaliser un état de l'art et concevoir des protocoles de comparaison mesurant la réussite des tâches, la validité des résultats, le coût par tâche réussie, le temps de réponse et la mémoire utilisée.

Comparer de petits modèles à poids accessibles avec de grands modèles.

Développer des architectures hybrides.

Intégrer les modèles dans des processus d'agents, notamment avec LangGraph et des outils utilisant le protocole MCP.

Étudier la séparation entre planification et exécution, la coopération entre modèles locaux et distants, la réutilisation de plans et le recours à un grand modèle selon les vérifications ou les signaux d'incertitude.

Améliorer la fiabilité et l'efficacité.

Explorer la génération structurée ou contrainte par une grammaire, l'échantillonnage guidé par vérification et les boucles de correction.

Étudier la quantification, les moteurs d'inférence et l'exécution spéculative d'outils pour des déploiements sur les infrastructures des clients ou sur des équipements locaux.

Selon les besoins, explorer une adaptation légère des modèles.

Contribuer et partager les résultats.

Produire du code répondant aux exigences de qualité de l'équipe, documenter les expérimentations et présenter les résultats en interne et, lorsque cela est possible, dans des publications scientifiques.
L'environnement de travail est international, avec des interlocuteurs en France, en Inde et aux États-Unis.

Profil :

Bac +5, Master ou Ecole d'ingénieurs, avec une spécialisation en intelligence artificielle, science des données, apprentissage automatique ou informatique.

Anglais : Minimum B2

Outils : Bonne maîtrise de Python...