Stage - Intelligence artificielle pour l'optimisation et l'automatisation du processus de certification H/F

LNE group; Paris; On-site; EUR 8,900 - 13,000; Full time

Job summary

LNE group recherche un stagiaire en Intelligence Artificielle pour accompagner des processus de certification et l’analyse de dossiers, avec une emphasis sur l’explicabilité et la traçabilité des résultats produits par l’IA.

Vous serez impliqué dans des activités d’exploration, de développement et d’évaluation de solutions IA, en lien avec des cas d’usage réels et des objectifs d’industrialisation à venir.

Qualifications

• Stage dans le cadre de la dernière année d’école d’ingénieur ou de Master 2, spécialisé en IA, ML, DS et/ou NLP.
• Intérêt démontré pour les LLM et l’IA générative.
• Autonomie, bonnes capacités de synthèse et de communication, et sens de proposition.

Responsibilities

• Analyser des cas d’usage et extraire des informations dans des dossiers.
• Évaluer la robustesse et les performances des modèles développés.
• Mettre en place des mécanismes d’explicabilité et de traçabilité.
• Proposer une architecture pour intégration et montée en échelle.
• Définir des indicateurs de performance et de gains.

Skills

IA / ML / NLP

Autonomie

Synthèse

Communication

Education

Dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2

Tools

LLM

NLP

Job description

Contexte

Les processus de certification reposent sur la vérification de critères de conformité et de référentiels, impliquant l'analyse d'un volume important de preuves, de données et de documents. L'objectif de ce stage est de développer des solutions d'intelligence artificielle pour assister les étapes de ce processus, tout en assurant l'explicabilité, la traçabilité et la fiabilité des résultats.

Missions

Vos missions seront les suivantes :

• Exploration de cas d'usage : notamment l'analyse intelligente des dossiers (extraction automatique d'informations et vérification des éléments nécessaires) et la vérification des exigences du référentiel ;
• Développement et évaluation : évaluer la robustesse, les limites et les performances des modèles développés ;
• Fiabilisation : mettre en place des mécanismes d'explicabilité et de traçabilité des résultats produits par l'IA ;
• Architecture et industrialisation : proposer une architecture pour intégrer les solutions dans le processus existant et formuler des recommandations pour un passage à l'échelle ;
• Mesure de la performance : définir des indicateurs de gains (taux d'erreur, qualité, couverture des contrôles, temps de traitement, etc.).

Profil

Vous souhaitez réaliser un stage dans le cadre de votre dernière année d’école d’ingénieur ou de votre Master 2, spécialisé en Intelligence Artificielle, machine learning, data science et/ou NLP.

Vous manifestez un intérêt pour le LLM et l’IA générative.

Vous êtes reconnu(e) pour votre autonomie, vos bonnes capacités de synthèse et de communication, et vous savez être force de proposition.