STAGE : IA Générative PoC LLM au profit de l’avis de conformité de LOS DTS H/F

Centre national d'études spatiales; Paris; On-site; EUR 8,900 - 13,000; Full time

Job summary

Le CNES recherche un stagiaire pour développer un démonstrateur IA générative (LLM) dédié à l’analyse des avis de conformité LOS, incluant prétraitement, entraînement et interface utilisateur. Le projet utilisera des techniques RAG, de sémantique et de raisonnement pour classer la criticité des Faits Techniques et proposer des retours d’expérience et des pistes de dédouanement.

Le candidat travaillera avec les équipes DTS et expertises Los, rédigera du code et de la documentation, et pourrait

Responsibilities

• Analyser l'utilité d'une approche agentique ou de modèles de raisonnement.
• Valider la solution IA via démarche de cas de test et collaboration avec les experts DTS.
• Réaliser le finetuning selon besoins identifiés (embedding, LLM/SLM).
• Rédiger le code source et la documentation associée (dossier justificatif, rapport d’essais, manuel d’utilisateur, rapport de stage).
• Explorer l’éventuelle publication dans une revue ou conférence spatiale ou TAL/IA.

Job description

Etablissementde l’architecture complète d’une solution IA générative pour les besoins LOS:prétraitement, entrainement du modèle, interface utilisateur

Utilisationdes techniques de RAG (Retrieval Augmented Generation) pour améliorer lecontexte et la qualité des réponses des LLMs (Recherche sémantique: denseou/et éparse - par mot-clé, semantic chunking et context Retrieval).

• Analysede la possibilité d'utiliser une approche «agentique» ou desmodèles de raisonnement
• Validationde la solution IA en utilisant une démarche des cas de test et du travail avecles experts techniques de la DTS.
• Finetuning selon besoins détectés pendant la réalisation du stage (possibilité de«fine tunning» du ‘embedding’ modèle ou même du modèle LLM ou SLM).
• Rédactiondu code source et de la documentation associée (dossier justificatif, rapportd’essais, manuel d’utilisateur, rapport de stage, utilisation de l'usinelogicielle du CNES: Gitlabe CI-CD).
• Selonrésultats potentiellement une opportunité de publication dans une revue ouconférence du métier spatial ou TAL/IA.

Il/elle s’appuiera sur les compétencesnotamment de DTS//LOS, DTS//SE, DTN/SI, DTS/SI/CC.

Contexte :

Les Responsables d’Avis de Conformité (RAC) de la Loi d’Opérations Spatiales (LOS) traitent pour chaque système de lancement de très nombreux Faits Techniques intervenant pendant le développement et exploitation des systèmes de lancement. Ils ont besoin de renforcer leurs moyens de traitement des faits nouveaux et les solutions de type d’IA générative peuvent potentiellement apporter ce type de capacité.

L’objectif de stage c’est de réaliser un démonstrateur (Proof of Concept) d’outil de type IA Générative LLM, qui utiliserait comme des données d’entrée des avis de conformité (texte, métadonnées, voir même des éléments graphiques) sur différents Faits Techniques identifiés par les équipes des RAC de la LOS appliqués aux lancements spatiaux.

La sortie attendue serait une capacité de l’outil pour suggérer la gravité des Faits Techniques lui soumis, de proposer des retours d’expérience potentiellement applicables ainsi que de faire des propositions de dédouanement de ces Faits Techniques.

Plus concrètement l’idée c’est d’exploiter des données fournis par l’opérateur de lancement et ses industriels pour la détection des criticités LOS, par exemple passage en revue automatique par un «IA» de plusieurs centaines documents et +500Mo sur la base des faits techniques passés, identifiés et classifiés par la LOS ou dans le cadre de REX. Le gain recherché c’est de faciliter la détection des faits techniques graves et surtout ceux qui n’ont pas encore été traités par la LOS.

Référencesbibliographiques:

• Kurela, M., Bacqué, M., & Laurent, R. (2020, October).Classification automatique des faits techniques pour la conformité des lanceursspatiaux. In Congrès Lambda Mu 22 «Les risques au cœur destransitions»(e-congrès)-22e Congrès de Maîtrise des Risques et de Sûreté deFonctionnement, Institut pour la Maîtrise des Risques.
• Delorme,D., & Biard, A. (2016). Launch System Hazard Study: Methodology and LessonsLearnt after 5 years of Application. Journal of Space Safety Engineering, 3(2),94-100.
• MeyerLassalle, F., de Blanchard, G., & Aussilhou, C. (2013, September). LaunchSystem Hazard Study, Methodology and Application with 3 European Launchers. InSafety is Not an Option, Proceedings of the 6th IAASS Conference (Vol. 715, p.41).

Le stage pourrait débuter en Janvier 2027.