Stage de fin d’études: Développement et optimisation d’assistant métier en IA locale

Stage de fin d’études: Développement et optimisation d’assistant métier en IA locale Informations générales * **Durée :** 6 mois * **Niveau :** Dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 en informatique / Machine Learning/intelligence artificielle * **Lieu :** Paris * **Début :** Dès maintenant * **Contact pour les candidatures :** [email protected] Description du projet USTS développe un projet d’IA souveraine, entièrement exécuté sur une infrastructure locale, pour aider les entreprises à assister leurs collaborateurs et à automatiser certaines tâches. L’objectif est de renforcer leur souveraineté et leur contrôle sur les données, tout en préservant la qualité et la précision des résultats. Un partenaire apporte des cas d’usage concrets, des données et des contraintes opérationnelles. Vous disposerez de serveurs multi-GPU pour développer, adapter et tester les modèles. L’objectif du stage est de réaliser un assistant appliqué à un besoin métier : consulter des informations, utiliser les outils de l’entreprise, conserver les éléments utiles d’un dossier et reprendre un travail au fil des échanges. Les développements devront pouvoir être réutilisés dans d’autres métiers. Missions Vous travaillerez avec l’équipe USTS et le partenaire sur les différentes étapes du projet : * **Comprendre le besoin et développer une première version :** Décrire les tâches à réaliser, préparer les données et les scénarios de test, puis connecter un modèle local aux documents et aux outils nécessaires. * **Mettre en place une mémoire persistante :** Conserver les informations utiles, les décisions et l’avancement des tâches. Gérer les corrections et sélectionner les éléments à fournir au modèle pour éviter de lui transmettre tout l’historique à chaque échange. * **Améliorer l’exécution des tâches :** Organiser les appels d’outils, vérifier leurs arguments et leurs résultats, traiter les erreurs et permettre la reprise d’une opération interrompue. * **Compresser et spécialiser les modèles locaux :** Étudier la quantification et le fine-tuning à partir des besoins observés. Préparer des exemples métier et des traces d’exécution pour améliorer les comportements qui posent problème. * **Évaluer et optimiser l’ensemble :** Comparer les configurations, analyser les échecs et mesurer la qualité des résultats, les temps de réponse et les ressources consommées. **Tester l’assistant avec le partenaire :** Recueillir les retours, corriger les problèmes rencontrés et documenter les développements. Le stage comportera une part d’expérimentation. Vous étudierez les approches existantes, choisirez celles à tester et chercherez à expliquer les résultats obtenus. Par exemple : quelle mémoire permet de reprendre correctement un dossier ? Quels contrôles réduisent les erreurs d’exécution ? Jusqu’où peut-on compresser un modèle sans dégrader les résultats métier ? Ces comparaisons s’appuieront sur des scénarios communs et des données de test distinctes des données utilisées pour adapter les modèles. À l’issue des six mois, vous présenterez un assistant fonctionnel sur le cas d’usage retenu, les composants développés, les résultats des expérimentations et les pistes d’amélioration. Profil recherché Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou un Master 2 et maîtrisez Python. **De bonnes connaissances en machine learning et en modèles de langage sont requises.** Vous avez une appétence pour l’ingénierie IA et souhaitez travailler sur la conception, le développement et l’optimisation de solutions d’IA. Vous aimez expérimenter et comprendre pourquoi un système fonctionne ou échoue. Une première expérience avec PyTorch, les API ou le déploiement de modèles sera appréciée. Encadrement & Perspectives **Encadrement :** Hugo, Mbaye Une poursuite en thèse CIFRE pourra être envisagée en fonction des résultats du stage et des questions de recherche identifiées. Rémunération : 21 600,00€ à 44 500,00€ par an Avantages : * Flextime * Réductions tarifaires * Travail à domicile occasionnel Lieu du poste : Télétravail hybride (La Réunion (47))