Llm & Nlp Automatisation Agentique de Processus Techniques H/F Safran

Safran, acteur majeur dans l'aéronautique, la défense et le spatial, s'engage dans l'intégration de l'intelligence artificielle pour accroître l'efficacité de ses activités. Au sein du DataLab, nous développons des solutions de Data Science pour répondre de manière innovante aux besoins industriels.

Le stage proposé s'inscrit dans une démarche d'automatisation des processus décisionnels techniques par l'usage d'agents intelligents basés sur les modèles de traitement du langage naturel (NLP) et les LLM (Large Language Models).

Objectif du stage
Ce stage vise à concevoir et expérimenter une approche agentique permettant d'automatiser la génération de recommandations techniques à partir des retours d'expérience (REX) et des alertes issues du monitoring des données de vol. L'ambition est de capitaliser l'expertise technique accumulée au sein des équipes de suivi moteur pour en faire un système d'aide à la décision intelligent, capable de proposer des recommandations cohérentes, argumentées et traçables.

Missions principales
1. Analyse et veille technologique
o Étudier l'état de l'art des agents intelligents.
o Identifier les méthodes et outils open source les plus adaptés au contexte industriel Safran.
2. Capitalisation du retour d'expérience
o Utiliser des modèles de NLP pour extraire, organiser et valoriser les retours des alertes issues de la surveillance des données de vol (feedbacks clients, recommandations des experts métiers...).
o Formaliser les règles métiers et logiques décisionnelles actuellement suivies par les experts.
o Constituer une base de connaissance structurée et exploitable pour les agents de recommandation.
3. Développement et expérimentation d'agents intelligents
o Prototyper des agents capables d'analyser automatiquement les alertes et de générer des recommandations techniques en se basant sur la base de connaissance construite.
o Expérimenter et comparer différentes approches de NLP pour optimiser la pertinence et la fiabilité des recommandations automatisées.
4. Valorisation et amélioration continue
o Mesurer l'efficacité des solutions agentiques déployées et l'impact de la capitalisation sur la qualité des recommandations produites.
o Proposer des axes d'amélioration pour maintenir une base de connaissances vivante et pertinente.