Stage Développement Assistant IA de Gestion Documentaire et de Capitalisation des Connaissances H/F

Safran; Colombes; On-site; EUR 13,000 - 20,000; Full time

Benefits offered by this job

Stage rémunéré

Formation et mentorat

Accès à ressources IA

Job summary

Safran recrute un stagiaire pour participer au développement de solutions basées sur l'IA générative dans la plateforme aubes de turbines avancées (PFX). Vous contribuerez à interroger une base documentaire, générer des synthèses et faciliter la capitalisation des connaissances métier.

Le stage implique l'étude de l'état de l'art, l'analyse des besoins utilisateurs, la conception d'une architecture d'assistant intelligent, et le développement d'une chaîne de traitement documentaire avec

Qualifications

• Stage ou alternance en IA/générative orienté recherche et développement.
• Bonne compréhension des systèmes de gestion documentaire et des cas d'usage.
• Capacité à travailler en équipe et à documenter les avancées.

Responsibilities

• Étudier l'état de l'art des solutions d'IA générative appliquées à la gestion documentaire.
• Analyser les besoins utilisateurs et identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée.
• Concevoir l'architecture d'un assistant intelligent basé sur des modèles de langage.
• Développer une chaîne de traitement documentaire pour l'indexation et l'exploitation de corpus.
• Mettre en œuvre des mécanismes de recherche augmentée par génération (RAG).
• Développer une interface conversationnelle facilitant l'accès à l'information.
• Évaluer les performances selon pertinence et temps de réponse.
• Documenter les développements et présenter les résultats.

Skills

IA générative

Gestion de projets

Analyse des besoins

Education

Formation universitaire en informatique/IA

Tools

Python

LLM frameworks

Indexation/traitement de documents

Job description

Description du poste

Au sein de la plateforme aubes de turbines avancées (PFX), vous participerez au développement de nouvelles solutions basées sur l'Intelligence Artificielle Générative visant à améliorer l'accès à l'information et la valorisation de la base documentaire de l'entité. Les ingénieurs et experts métier (Concepteur, Ingénieurs matériaux, simulation , ingénieurs méthodes...) produisent quotidiennement une quantité importante de documents techniques : comptes-rendus, rapports d'essais, spécifications, procédures, dossiers de conception, retours d'expérience, etc. La recherche et l'exploitation de ces connaissances représentent un enjeu majeur pour améliorer l'efficacité opérationnelle et accélérer la transmission du savoir. L'émergence des modèles de langage de grande taille (LLM) ouvre aujourd'hui de nouvelles perspectives permettant d'interroger naturellement une base documentaire, d'automatiser la synthèse d'informations et de faciliter la capitalisation des connaissances. L'objectif du stage est de concevoir et développer un démonstrateur s'appuyant sur les technologies d'IA générative afin de répondre à des cas d'usage orientés grand public tels que la recherche documentaire conversationnelle, la synthèse automatique de documents, l'assistance à la rédaction et la capitalisation des connaissances métier.

Missions

• Étudier l'état de l'art des solutions d'IA générative appliquées à la gestion documentaire, développées dans l'environnement Safran
• Analyser les besoins utilisateurs et identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée
• Concevoir l'architecture d'un assistant intelligent basé sur des modèles de langage (LLM)
• Développer une chaîne de traitement documentaire permettant l'indexation et l'exploitation de corpus textuels
• Mettre en oeuvre des mécanismes de recherche augmentée par génération (RAG)
• Développer une interface conversationnelle facilitant l'accès à l'information
• Évaluer les performances du système selon différents critères (pertinence, précision, temps de réponse, expérience utilisateur)
• Identifier les limites des modèles actuels et proposer des pistes d'amélioration
• Documenter les développements réalisés et présenter les résultats obtenus.

Exemples de cas d'usage étudiés

• Recherche documentaire en langage naturel
• Génération automatique de synthèses de rapports techniques
• Assistance à la rédaction de documents
• Capitalisation et restitution des retours d'expérience
• Identification automatique d'informations clés dans un corpus documentaire
• Création d'une base de connaissances interrogeable de manière conversationnelle.