STAGE - INGENIEUR IA INDUSTRIELLE & FIABILITE MATERIELLE

VILLENEUVE-LA-GARENNE (92); Villeneuve-la-Garenne; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de recherche et développement recherche un(e) stagiaire en data science pour travailler sur des méthodes d'inférence causale appliquées aux données industrielles. Vous serez impliqué(e) dans le développement de modèles d'IA explicable et dans l'application de techniques pour optimiser la gestion des données GMAO. Une bonne maîtrise de Python et un intérêt pour la transition énergétique sont requis. Ce stage offre une expérience significative au sein d'une entreprise innovante et engagée.

Qualifications

• Vous maîtrisez Python et les bibliothèques associées.
• Connaissances en modélisation statistique, inférence causale.
• Intérêt pour la gestion d'actifs et la transition énergétique.

Responsabilités

• Réaliser une revue de la littérature sur l'inférence causale.
• Appliquer des méthodes d'inférence causale sur des données GMAO.
• Développer des modèles d'IA explicable.

Connaissances

Python

Statistiques appliquées

Modélisation statistique

Analyse de données

IA explicable

GMAO

Formation

Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieur

Outils

pandas

scikit-learn

SHAP

Description du poste

Description du poste

NaTran R&I est le centre de recherche et développement de NaTran. Sa mission est d’accompagner l’entreprise dans ses enjeux d’innovation, de performance industrielle et de transition énergétique. NaTran R&I développe des méthodes, outils pour améliorer la fiabilité, la sécurité et l’efficacité des infrastructures gazières.

Contexte et problématique

NaTran R&I mobilise son expertise autour de la valorisation des données industrielles, en particulier celles issues de la GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur), afin de soutenir la prise de décision, l’optimisation des politiques de maintenance et l’intégration des nouvelles technologies (IA, IOT, jumeaux numériques, etc.).

Comprendre les effets des caractéristiques des matériels et de leurs conditions d’utilisation sur la fiabilité des matériels

• Distinguer les relations causales des simples corrélations dans les données.
• Identifier les facteurs matériels ou d’usage qui impactent réellement la durée de vie ou la fréquence de défaillance.
• Prendre en compte la qualité et l’hétérogénéité des données pour garantir la robustesse des analyses.
• Développer des modèles capables d’expliquer ces effets.

Rendre les résultats des analyses accessibles et interprétables pour les équipes opérationnelles et les décideurs

• S’appuyer sur des outils d’IA explicable pour visualiser et justifier les effets identifiés.
• Transformer les résultats analytiques en recommandations concrètes pour la gestion des actifs.

Objectifs du stage

• Réaliser une revue de la littérature scientifique et technique sur les méthodes d’inférence causale appliquées aux données industrielles (graphes causaux, modèles structurels, etc.).
• Réaliser une revue de la littérature scientifique et technique sur les approches d’intelligence artificielle explicable (XAI) permettant d’interpréter et de visualiser les effets des variables sur la fiabilité (arbres de décision interprétables, SHAP, LIME, modèles à attention, etc.). Identifier les outils open source et les bibliothèques logicielles les plus adaptés au contexte industriel.

Mise en œuvre de l’inférence causale

Appliquer des méthodes d’inférence causale sur un jeu de données GMAO fourni par NaTran R&I pour identifier les facteurs ayant un effet direct sur la fiabilité des matériels, en tenant compte de la qualité et de la diversité des données.

Développement de modèles d’IA explicable

Développer et comparer des modèles d’IA explicable pour quantifier et expliquer l’impact des caractéristiques techniques et des usages sur la fiabilité des équipements. Proposer des visualisations et des indicateurs compréhensibles pour les métiers.

Valorisation et recommandations

• Rédiger des recommandations pour améliorer l’exploitation des données GMAO.

Profil recherché

Étudiant(e) en Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur, spécialisé(e) en data science, statistiques appliquées, intelligence artificielle, fiabilité ou génie industriel.

Vous maîtrisez Python et les bibliothèques associées (pandas, scikit-learn, SHAP, etc.).

Vous avez des connaissances en modélisation statistique, inférence causale, analyse de données industrielles.

Vous avez un intérêt pour la fiabilité, la gestion d’actifs, la transition énergétique et la vulgarisation scientifique.

Vous avez la capacité de travailler en mode projet, en interaction avec des équipes pluridisciplinaires.

Votre aisance en anglais vous permet de lire et comprendre des articles scientifiques et des documents techniques.

Vous faites preuve de réactivité, de rigueur et de curiosité d’esprit et vous avez une bon relationnel et appréciez travailler en équipe.

Sivous recherchez

• Une expérience au sein d’une entreprise en pleine transition énergétique.
• Un accompagnant tutoral de qualité tout au long de votre stage.
• L’opportunité de rejoindre une équipe passionnée avec de vraies responsabilités.

Mentions obligatoires

Les règles de déontologie vis-à-vis du Groupe ENGIE sont régies par le code de l'énergie et le code de bonne conduite de NaTran.

Rejoignez une entreprise qui est fière de promouvoir la diversité et qui peut attester depuis 2015 d’un dispositif solide de prévention des discriminations et d’égalité des chances, grâce à l’obtention renouvelée deux fois, du label DIVERSITÉ délivré par l’AFNOR.

Comme toute offre déposée sur ce site, celle-ci peut s'inscrire dans le cadre de l'accord quadriennal 2025-2028 pour l'emploi des personnes en situation de handicap signé le 17 Décembre 2024.

Dans le cadre des activités relatives à l’emploi proposé, conformément aux dispositions spécifiques du code de travail, du code pénal, du code de sécurité intérieure et du code de la défense nationale, NaTran pourra procéder à des vérifications complémentaires pour vérifier la compatibilité de votre candidature avec le poste pour lequel vous postulez.

Formation préparée : niveau de diplôme

08 BAC +5 / Master 2 / DEA / DESS / Diplôme d'ingénieur

Entité de rattachement

NaTran construit, entretient et développe l'un des plus importants réseaux de transport de gaz en Europe. Notre ambition ? Acheminer le gaz de nos clients dans les meilleures conditions de sécurité, de coût et de fiabilité.

Au-delà de notre position dans le transport de gaz en Europe, nous sommes un acteur essentiel de la transition énergétique.

NaTran agit pour la diversité, notamment par un engagement en faveur de l'égalité femmes-hommes, des personnes en situation de handicap et pour l'inclusion des salariés LGBT+.