Ingénieur IA - Exploration du compromis performance-protection des modèles d'IA dans le contexte de l'embarqué F/H

AMIAD - French Agency for AI in Defence; Bruz; On-site; EUR 13,000 - 20,000; Full time

Benefits offered by this job

Restauration collective sur place

Perspectives d’évolution et formation

Job summary

AMIAD - Agence Ministérielle pour l’IA de Défense recherche un stagiaire en informatique spécialisé IA pour explorer les compromis entre performance et protection d’un modèle d’intelligence artificielle dans un contexte sensible. Maîtrise du Python et intérêt pour la recherche opérationnelle exigés.

Le stage de 6 mois, à partir de février 2027, se déroulera sur le site de Bruz et vous permettra de travailler sur des architectures IA embarquées et des modèles de défense numérique, avec des

Qualifications

• Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou master informatique, avec un profil orienté Intelligence Artificielle et en recherche opérationnelle.
• Maîtrise du langage Python et des techniques d’aide à la programmation par IA.
• Intérêt pour la recherche et le développement de solutions IA industrielles.

Responsibilities

• Explorer les compromis entre performance d’un modèle IA et protection du modèle en contexte opérationnel.
• Prototyper des mécanismes de protection du modèle et évaluer leurs impacts.
• Proposer des variantes adaptées au contexte d’emploi et aux exigences de sécurité.

Skills

Python

IA appliquée

Recherche opérationnelle

Programmation IA

Education

École d'ingénieur / Master informatique

Tools

PyTorch

TensorFlow

Job description

Service à compétence nationale et directement rattachée au Ministre des armées, l'Agence Ministérielle pour l’Intelligence Artificielle de Défense (AMIAD) est responsable de la mise en œuvre de la politique ministérielle en matière d'IA. Nous travaillons en collaboration avec toutes les entités du Ministère et sur de nombreux domaines d'activité (systèmes d’armes, opérations, renseignement, commandement, soutien et administration)

D'ici 2027, nous nous appuierons sur plus de 300 collaborateurs, principalement au sein du pôle technique situé à Bruz, près de Rennes, mais également au sein du campus de l’Ecole Polytechnique pour les activités de recherche académique.

Vous souhaitez donner du sens à votre activité ? Vous avez à cœur de contribuer à la montée en puissance de l’activité IA ministérielle et à la souveraineté de la France dans le domaine de l’IA pour soutenir les forces armées ? Vous recherchez un environnement de travail stimulant et innovant ? Alors postulez et rejoignez l’AMIAD, l’Agence Ministérielle pour l’IA de Défense.

Les capacités de calcul des systèmes embarqués permettent désormais de déployer des modèles d'IA de plus en plus ambitieux en termes de complexité d'architecture et d'empreinte mémoire. Les modèles embarqués ne se limitent plus au traitement du signal : des modèles génératifs, agentiques ou de fondation sont déployés au plus proche capteur pour rendre des services de plus haut niveau. Dans certains secteurs critiques tels que l'industrie et la défense, un modèle d'IA peut révéler de nombreuses informations stratégiques si des compétiteurs sont en mesure de le récupérer et de l'analyser. Il est notamment possible de déterminer le domaine d'emploi, la performance du modèle, les données utilisées pour l'entraînement ou comment modifier les entrées pour leurrer et induire les résultats en erreur.

Plusieurs approches existent pour protéger un modèle d'IA, notamment en chiffrant le modèle dans une enclave et en le déchiffrant avant son chargement dans la mémoire physique. Cependant, le modèle est présent en clair sur l'architecture de calcul pendant le temps d'inférence, ce qui le rend accessible par une attaque numérique ou physique. Une autre approche est de chiffrer les poids du modèle en utilisant une fonction mathématique permettant d'effectuer l'exécution sans effectuer de déchiffrement : l'inférence s'exécute donc directement sur le produit chiffré. Cette méthode introduit cependant un surcoût à l'exécution, la méthode de chiffrement ajoutant de la complexité calculatoire par rapport au modèle en clair. Ce surcoût en performance peut rendre le modèle inutilisable dans un contexte embarqué, pour lequel les ressources de calcul sont dimensionnées au plus juste et les applicatifs nécessitent des traitements basse-latence, voire temps-réel.

Missions principales

L'objectif de ce stage est d'explorer les compromis entre la performance d'un modèle d'IA requise par l'applicatif et l'application de mécanismes de protection du modèle dans un contexte d'emploi potentiellement sensible. Les travaux pourront inclure :

• Des approches de protection partielle du modèle,
• Une méthodologie pour évaluer les performances et construire plusieurs compromis performance-protection
• Une stratégie pour déployer dynamiquement la variante d'un modèle la plus adaptée au contexte opérationnel (besoin de performance vs exposition au risque adverse).

La technologie de chiffrement du modèle d'IA est fournie pour réaliser ce stage. Un cas d'usage issu d'un projet structurant du Ministère des Armées reposant sur l'IA et la robotique sera identifié afin de construire les hypothèses de travail et de valider les approches proposées.

Votre profil

Ce stage s’adresse à un(e) étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur/master informatique, avec un profil orienté Intelligence Artificielle et en recherche opérationnelle. Ce stage nécessite la maîtrise du langage Python et des techniques d’aides à la programmation par IA. Un intérêt pour la recherche est également souhaité.

Stage de 6 mois, à partir de février 2027.

Nos avantages

En rejoignant le ministère des Armées, vous accédez à de nombreux avantages :

• Restauration collective sur place avec contribution employeur ; protection sociale complémentaire ;
• Deux lignes de bus STAR (80 et 90) desservent le site ;
• Stationnement sur le site ;
• Prestations sociales, culturelles, de loisirs et de tourisme : rendez-vous sur le site www.igesa.fr