Stage IA & Data (F/H)

Groupe SII; Nantes; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Groupe SII recherche un·e stagiaire pour un projet en maintenance prédictive, impliquant l'apprentissage automatique et le développement de modèles. Ce stage est une excellente opportunité pour un étudiant en Bac+5 souhaitant apporter des solutions innovantes et apprendre au sein d'une équipe dynamique. Vous participerez à la définition des missions et recevrez un suivi personnalisé.

Prestations

Suivi régulier et personnalisé

Moments de fun et de partage

Démarche Employeur pro-vélo

Qualifications

• Etudiant·e en dernière année d'études d'une école d'Ingénieur ou d'une formation universitaire Bac+5.
• Maîtrise du développement logiciel en python.
• Bonnes compétences en communication écrite et analyse.

Responsabilités

• Réaliser un état de l'art sur les modèles de deep learning appliqués.
• Intégrer le modèle choisi à un système complet.
• Explorer les méthodes d'I.A explicables pour génération de conseils de maintenance.

Connaissances

Communication écrite

Analyse

Rédaction de documents techniques

Développement logiciel en python

Formation

Bac+5 en ingénierie

Description du poste

La maintenance prédictive vise à détecter des anomalies d’un ou plusieurs composants d’un système afin d’anticiper d’éventuelles pannes et d’organiser des opérations de maintenance. Pour faire face à cet objectif, plusieurs approches existent dans l’état de l’art: les approches guidées par les données, les approches guidées par la connaissance a priori (par exemple des règles expertes), et les approches guidées par les modèles (modélisation/simulation physique du système).

Les approches guidées par les données, et donc basées sur l’apprentissage automatique et plus spécifiquement l’apprentissage profond, sont considérées comme les plus performantes dans l’état de l’art, et ce dans plusieurs domaines tels que la reconnaissance d’images/vidéo ou le traitement automatique des langues. Dans le contexte de la maintenance prédictive, plusieurs questions scientifiques restent ouvertes:

· Le manque de données réelles, de par leur nature industrielle;

· La qualité des données disponibles, spécifiquement la rareté des évènements de panne qui rendent la tâche d’apprentissage complexe;

· La nature évolutive des pannes.

Dans ce contexte, l’objectif du projet PETRI (Predictive Estimation on Train and Rail Interaction) sera d’explorer les approches basées sur les modèles qui permettraient de simuler des systèmes physiques (plus précisément le cycle de vie d’un composant), et de les combiner avec les approches basées sur les données. L’approche basée sur les modèles permettra de concevoir un système physique simulé permettant de synthétiser des données réalistes qui alimenteront un modèle d’apprentissage automatique. L’objectif en terme d’apprentissage automatique est de se focaliser sur la prédiction de la durée de vie résiduelle (RUL), deux aspects importants permettant d’évaluer la performance d’un système de maintenance prédictive. Un autre axe de travail sera d’explorer l’«explicabilité» des modèles «boite noire» d’apprentissage profond en travaillant sur des méthodes d’I.A explicable (XAI) afin de générer des conseils de maintenances compréhensibles pour l’utilisateur/agent (notamment sur la raison de la panne, la manière de l’éviter, etc.).

Déroulé et missions du stage:

. Etat de l’art sur les modèles de deep learning appliqués à la maintenance prédictive;

. Entrainement, optimisation, et sélection/définition des architectures de réseaux de neurones profonds les plus adaptées à la résolution des problèmes de classification et de prédiction précoce d’anomalie sur des bases de données ouvertes;

. Intégration du modèle choisi à un système complet: apprentissage à partir des données de synthèse généré par le système physique simulé.

. Exploration des méthodes d’I.A explicables pour la génération de conseils de maintenance pertinents et compréhensibles.

PROFIL RECHERCHÉ

Tu es issu·e d’une école d’Ingénieur en dernière année d’études ou d’une formation universitaire Bac+5 et recherches ton stage de fin d'études (à partir de Septembre 2025),en vue de valider ton diplôme.
Tu disposes d’une bonne communication écrite, et tu es à l’aise avec la rédaction de documents techniques. Tu as également une bonne capacité d’analyse et de synthèse.
Tu maîtrises le développement logiciel en python.

Alors, en phase avec notre offre ?

Notre ADN

SII Atlantique , c’est:

• 250 consultants qui partagent un même état d’esprit #collectif, #partage, #convivialité
• Des clients Grands Comptes, PME ou ETI, qui t’apporteront des compétencestechniques, fonctionnelles et méthodologiques
• Un suivi régulier et personnalisé : ton manager, ta référente RH et ta référente administrative seront là pour t’écouter et t’accompagner dans l’aventure SII
• Des Speak Ups, partage de bonnes pratiques et la possibilité de t’investir dans l’agence, proposer des idées qui te tiennent à cœur au cours d’ateliers et réunions d’agence
• Des moments de fun et de partage, comme retrouver tes collègues autour d’un déjeuner ou petit-déj’, des AfterWorks, soirées d’agence, événements sportifs… !
• Du green :une démarche Employeur pro-vélo avec un soutien concret des vélotafeurs, mais également la pratique du mécénat de compétences, le soutien financier pour des acteurs du territoire et des collectes solidaires !

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L’objectif est de fournir aux consultants un cadre de travail motivant et épanouissant. Cela se traduit par des formations, des missions intéressantes, des trajectoires d’évolution et un cadre de travail stimulant.