Stage PFE Watermarking : Signature de l'IA (Watermarking ; LLM ; Modèles de diffusion ; AI Act – Article 50)

Aubay; Boulogne-Billancourt; Sur place; EUR 11 000 - 13 000; Plein temps

Résumé du poste

Aubay recherche un stagiaire en fin d'études pour développer et évaluer une pipeline de watermarking afin d'identifier les contenus générés par IA. Vous travaillerez sur des méthodes innovantes en IA, LLM et modèles de diffusion, dans un cadre R&D et agile.

Le stage, de 4 à 6 mois, se déroulera à Paris ou Lyon, avec un démarrage entre février et avril 2027. Vous intégrerez le lab'Innov et collaborerez avec l'équipe IA et données.

Qualifications

• Stage de fin d'études en R&D IA et watermarking.
• Durée de 4 à 6 mois, démarrage fév-avr 2027.
• Dernière année d'école d'ingénieur.

Responsabilités

• Définir et implémenter une pipeline de watermarking pour IA.
• Expérimenter différentes méthodes et métriques, en respectant le cadre légal AI Act.
• Travailler en mode agile au sein du lab'Innov d'Aubay, Paris ou Lyon.

Connaissances

Watermarking

IA

LLM

Pytorch

Python

Modèles de diffusion

Formation

École d'ingénieur (en cours, stage de fin d'études)

Outils

Pytorch

Python

Modèles de diffusion

Description du poste

Ce sujet de stage est rattaché au lab'Innov d'Aubay. il s'agit de la cellule d'innovation du groupe Aubay. Tu pourras intervenir sur des projets en mode R&D adoptant une approche agile. À Paris ou à Lyon, nous te proposons des sujets Innovants notamment sur l’IA, la Data, le numérique responsable ... et encore pleins d’autres à découvrir !

ici, nous te proposons le stage "Watermarking : Signature de l'IA"

Créé un système permettant de marquer les IA pour lutter contre la désinformation.

La multiplication du texte et de l'image générés par IA rend nécessaire la possibilité de distinguer un contenu artificiel d'un contenu humain. Le watermarking — l'insertion d'un signal imperceptible mais détectable dans un contenu généré — est aujourd'hui la réponse technique la plus étudiée à ce problème, aussi bien pour les modèles de langage que pour les modèles de diffusion.

Cette question a désormais une portée réglementaire en Europe : Depuis le 2 août 2026, l'AI Act impose que les contenus générés par IA soient détectables comme artificiels, avec des solutions techniques « effectives, interopérables, robustes et fiables ». Il n'existe aujourd'hui pas de méthode respectant ces 4 critères. Le but du projet est donc la construction d'une pipeline permettant de respecter ces nouvelles réglementations nécessaires à une IA éthique.

En partant de la nouvelle réglementation européenne, il faudra définir un pipeline d'expérimentation pour chaque modalité en intégrant des métriques précises à un cadre juridique global.

Il faudra aussi, après une recherche approfondie sur les différentes méthodes trouver différentes combinaisons, proposer une approche innovante permettant de mettre à jour les modèles d'IA existants.

Tu travailleras sur un sujet d'actualité (législation d'août 2026) avec des technologies de pointe dans un objectif de transparence et d'éthique.

Mots clés : Watermarking ; LLM ; Modèles de diffusion ; AI Act

Stack technique : Pytorch, Python, modèles de diffusion

Tu es en dernière année d'école d'ingénieur ou équivalent, et tu recherches un stage de fin d'études de 4 à 6 mois, pour démarrer entre février et avril 2027.

Tu es une personne motivée, dynamique et autonome. Avec un attrait pour la R&D et l'innovation. Tu aimes le travail en équipe.