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Une entreprise leader en solutions électriques recherche un(e) stagiaire pour son équipe AI. Le stage implique le développement de modèles en Intelligence Artificielle pour améliorer l'analyse des alarmes industrielles. Le candidat idéal doit avoir un diplôme bac + 5 en IA ou Data Science, de solides compétences en Machine Learning et développement Python, ainsi qu'une bonne maîtrise de l'anglais et du français. Ce poste est basé à Grenoble et propose une durée de stage de 6 mois.
Chez Schneider Electric, nous nous engageons à résoudre des problèmes concrets pour créer un avenir durable, numérisé et électrifié. L’intelligence artificielle a le potentiel de transformer les industries et de favoriser l’efficacité et la durabilité.
Au sein de notre AI Hub, nous combinons notre expertise historique en fabrication et en ingénierie avec les dernières avancées en intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond, afin de favoriser une prise de décision plus intelligente, plus agile et plus respectueuse de l’environnement.
Rejoignez l’équipe AI Strategy & Innovation qui pilote la stratégie en matière d’IA ainsi que les efforts d’innovation et de développement de l’écosystème pour le AI Hub et Schneider Electric dans son ensemble.
Sujet : modèles d’Intelligence Artificielle pour les séries d’Alarmes Industrielles
Contexte et enjeux :
Schneider Electric est leader mondial dans les logiciels de supervision et de contrôle de systèmes électriques complexes. Les responsables techniques d’un hôpital, d’une usine, d’un centre de données, ou d’un «smart grid», comptent sur la fiabilité de nos logiciels pour gérer leur site le plus efficacement possible. L’une des fonctions les plus critiques est l’alerte (alarme) en cas de dysfonctionnement. Bien réglées, les alarmes permettent aux opérateurs de prévenir des pannes, des incendies ou des accidents graves et de garantir la continuité de service; mal réglées, elles génèrent des notifications inutiles.
Il est donc essentiel de pouvoir améliorer l’analyse, le réglage et le traitement de ces alarmes. Une première stratégie, déployée en production par notre équipe en 2024, permet déjà d’analyser les données de 1400 sites soit un volume de 150 millions d’évènements par mois. Notre solution détecte des motifs caractérisant un mauvais réglage ou un souci particulier dans les séries d’alarmes (alarmes trop bavardes, bagotements, blocages intempestifs, motifs périodiques, etc.). Les volumes de données en jeu exigent des temps d’exécution optimisés pour la mise en production. Nos développements présentent une complexité algorithmique plus favorable que l’état de l’art et évitent notamment le rééchantillonnage des séries temporelles. Ces travaux ont été brevetés et sont en cours de publication dans une conférence scientifique.
L’équipe travaille désormais à la détection de motifs inter-série : il s’agit de déceler des groupes d’alarmes similaires ou avec des liens de dépendance. Les premiers résultats, qui seront déployés en production fin 2025, se basent sur une version simplifiée des relations de dépendances entre alarmes d’un même système, dans laquelle les décalages temporels sont ignorés. Des méthodes d’état de l’art en « sequence mining » et « timeseries analysis » semblent prometteuses pour traiter cet aspect, mais présentent une complexité algorithmique importante.
Le stage vise à mettre en application certaines de ces méthodes sur des données réelles, afin de proposer une approche acceptable tant sur la qualité et l’interprétabilité des motifs détectés qu’en termes de temps de calcul. L’apport de connaissances contextuelles complémentaires (réglages actuels des alarmes, descriptions sémantiques des systèmes) pourra être envisagé pour transformer une simple détection en une explication, voire une recommandation pour l’opérateur.
À cet effet, les modèles pourront être hybrides avec des modèles de langages (LLM) et/ou complétés par des solveurs d’optimisation (par ex. Pyomo). L’embarquabilité des algorithmes dans des systèmes d’automates distribués sur site client est également une perspective d’intérêt en fin de stage.
Votre profil
Ce stage vous permettra d’acquérir une expérience pratique de recherche et de développement de modèles d’Intelligence Artificielle et d’apprendre des pratiques de programmation de qualité industrielle, auprès d’une équipe d’experts.
Ce stage pourra éventuellement être prolongé par une thèse, selon les résultats obtenus et les problématiques soulevées dans le cadre du projet.
Durée du stage : 6 mois
Localisation : Grenoble Intencity (38)
Date de démarrage souhaitée : au plus tard en février 2026
Vous bénéficierez de :
Nous savons que les compétences peuvent s’exprimer de multiples façons, y compris à travers vos expériences de vie. Même si vous ne remplissez pas tous les critères, nous vous encourageons vivement à postuler.
Vous cherchez à créer de l'IMPACT dans votre carrière?
Lorsque vous envisagez de rejoindre une nouvelle équipe, la culture d'entreprise est essentielle. Chez Schneider Electric, nos valeurs et nos comportements sont le fondement de la création d'une culture d'entreprise qui contribue à la réussite de l'entreprise. Nous pensons que nos valeurs IMPACT - Inclusion, Maîtrise, Raison d’Etre, Action, Curiosité, Travail d'équipe - commencent avec nous.
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Schneider Electric est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité des chances et promeut l’inclusion et la sécurité pour tous. Nous respectons les normes éthiques et de conformité et notre Charte de Confiance guide nos actions.
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Schneider Electric est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité des chances et s’engage à offrir des opportunités équitables à chacun, indépendamment de l’origine, de la religion, de la couleur, du sexe, du handicap, de l’ascendance, de l’âge, du statut militaire, de l’orientation sexuelle, de la situation matrimoniale ou de toute autre caractéristique protégée par la loi.