Stage Génération de bases de connaissances de planification à partir de procédures-Saclay-H/F

CEA; Saclay; Sur place; EUR 8 900 - 13 000; Plein temps

Résumé du poste

Le CEA propose un stage Studieux en Intelligence Artificielle axé sur la génération de connaissances et la planification à partir de procédures industrielles. Vous travaillerez dans un environnement de recherche de renommée mondiale, dans le laboratoire LIACI, sur des approches neuro-symboliques et HTN.

Vous contribuerez à concevoir une représentation intermédiaire, développer une chaîne d’extraction et intégrer des validations symboliques avant la génération des domaines HDDL, avec publication

Qualifications

• Étudiant en Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieurs en informatique/IA ou domaine connexe.
• Bonnes connaissances en programmation, notamment Python.
• Intérêt pour les grands modèles de langage, l’ingénierie des connaissances et les systèmes symboliques.
• Autonomie, rigueur scientifique et capacité à mener une démarche expérimentale.

Responsabilités

• Concevoir et développer une chaîne d’extraction utilisant des LLM pour identifier les tâches, méthodes de décomposition, actions primitives, préconditions et effets.
• Générer automatiquement des domaines HDDL et les fichiers de problème associés.
• Intégrer des mécanismes de validation symbolique pour détecter incohérences et informations manquantes.
• Évaluer expérimentalement l’approche sur un ensemble de procédures, avec indicateurs de cohérence et fidélité aux sources.

Connaissances

Python

LLM concepts

Symbolic AI

HTN planning

Formation

Master 2 informatique / IA

Description du poste

Stage Génération de bases de connaissances de planification à partir de procédures-Saclay-H/F

Description du poste

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Intitulé de l'offre

Stage Génération de bases de connaissances de planification à partir de procédures-Saclay-H/F

Sujet de stage

Dans les secteurs industriels critiques (aéronautique, énergie, robotique), les opérations reposent sur des procédures rédigées en langage naturel. Leur automatisation nécessite de les traduire en modèles formels exploitables par des systèmes de planification automatique.

La planification hiérarchique HTN (Hierarchical Task Network) permet de représenter les opérations sous forme de tâches composées, de méthodes de décomposition et d'actions primitives. Elle offre ainsi un cadre adapté à la modélisation de procédures industrielles complexes. Toutefois, la construction manuelle de ces modèles reste coûteuse et nécessite une expertise importante.

L'IA neuro-symbolique ouvre de nouvelles perspectives en combinant les capacités des grands modèles de langage (LLM) à comprendre les procédures en langage naturel avec les mécanismes de représentation et de vérification formelles de l'IA symbolique.

Durée du contrat (en mois)

6 mois

Description de l'offre

En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnementde recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique.

L’objectif du stage est de concevoir et de développer une approche permettant de générer automatiquement des domaines HTN à partir de procédures industrielles.

Le travail portera notamment sur l’extraction de la structure hiérarchique des tâches, l’identification des préconditions et des effets des actions, et la formalisation des états initiaux, des objectifs et des contraintes de sécurité.

L’approche devra limiter les hallucinations des LLM, rendre explicites les informations manquantes ou incertaines et intégrer des mécanismes de validation symbolique avant la génération des modèles exploitables par un planificateur HTN.

Qu’attendons-nous de vous ?

• État de l’art sur la planification HTN, le langage HDDL, l’extraction de connaissances et les approches neuro-symboliques.
• Conception d’une représentation intermédiaire pour structurer les connaissances extraites des procédures industrielles.
• Développement d’une chaîne d’extraction utilisant des LLM pour identifier les tâches, méthodes de décomposition, actions primitives, préconditions et effets.
• Intégration de mécanismes de validation symbolique pour détecter les incohérences, les informations manquantes et les violations des contraintes de sécurité.
• Génération automatique des domaines HDDL et des fichiers de problème associés.
• Évaluation expérimentale sur un ensemble de procédures, à l’aide d’indicateurs tels que la correction syntaxique, la cohérence logique, la fidélité aux sources et la capacité du planificateur à produire des plans valides.

Profil du candidat

Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieurs en informatique, intelligence artificielle ou domaine connexe.

• Bonnes connaissances en programmation, notamment Python.
• Intérêt pour les grands modèles de langage, l’ingénierie des connaissances et les systèmes symboliques.
• Intérêt pour la représentation formelle des connaissances et la planification automatique.
• Autonomie, rigueur scientifique et capacité à mener une démarche expérimentale.

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité

Référence

2026-42312

Description de l'unité

Le laboratoire intelligence artificielle de confiance pour l'instrumentation (LIACI) est chargé d'étudier, de développer et de concevoir des méthodologies avancées d'IA pour les contextes applicatifs sensibles et/ou règlementaires, frugaux en données et exigeants en précision et robustesse.