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

LNE; Paris; On-site; EUR 13,000 - 20,000; Part time

Benefits offered by this job

Stage pédagogique et supervision

Job summary

Le stage proposé par LNE, à Paris, porte sur le développement de solutions d'intelligence artificielle destinées à assister les processus de certification. Vous travaillerez sur l'analyse de volumes importants de preuves et de documents, avec un souci d'explicabilité et de traçabilité des résultats.

Vous serez en veille sur les approches IA générative et LLM, et vous contribuerez à l'architecture, à l'évaluation et à la mise à l'échelle des solutions dans un cadre industriel.

Qualifications

• Intérêt pour l'IA et les domaines NLP, data science et IA générative.
• Autonomie et capacité de synthèse et de communication.

Responsibilities

• Exploration de cas d'usage, analyse intelligente des dossiers et vérification des éléments du référentiel.
• Développement et évaluation des modèles, mesure des performances et robustesse.
• Mise en place d'explicabilité et de traçabilité des résultats produits par l'IA.
• Proposition d'une architecture d'intégration dans le processus existant et recommandations de passage à l'échelle.
• Définition d'indicateurs de performance (qualité, taux d'erreur, temps de traitement).

Skills

Intelligence Artificielle

NLP

Data Science

LLM

Education

Master 2 en IA/Data science

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.

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.