Stage 2A - 3A Ingénieur IA Développement d'Un Agent Conversationnel Hybride Relatif aux Méthodologies de Justification par Calculs de Structures Aéronautiques H/F Ingeliance Technologies

Contexte :

Le pôle réparation aéronautique d'INGELIANCE réalise des études d'ingénierie permettant d'établir les instructions de réparations d'aérostructures et de de pièces de vol de systèmes propulsifs. A partir des descriptions des dommages établis par les compagnies aériennes, des solutions de réparations sont définies puis justifiées par calculs en conformité avec les standards aéronautiques.

Ces justifications calcul permettent de s'assurer de la tenue mécanique des pièces réparées vis-à-vis de problématiques de fatigue, de tenue de jonction, de délaminage de composite, ...

La méthodologie employée dépend de règles aéronautiques et variant suivant différents paramètres tels que le type de dommage, le matériau des pièces, le type d'assemblage, la configuration de vol (programme avion, numéro de série), l'évolution des standards ...

Objectifs :

L'objectif du stage est de développer un outil conversationnel métier permettant de trouver efficacement les méthodologies d'analyse calcul adaptées à partir des requêtes de l'utilisateur. Les réponses devront être extraites d'une base de documentation métier hétérogènes : dossiers de certification, notes méthodologiques, manuels de réparation, dossiers de réparation et sous différents formats numériques. In fine, il est attendu que les requêtes soient formulées en langage naturel et fassent l'objet d'un dialogue avec l'assistant afin d'affiner les réponses et d'avoir les détails appropriés sur la méthodologie.

Le stage se déroulera en plusieurs étapes :

- Analyse de l'état de l'art et des méthodologies d'ores et déjà déployées au sein d'INGELIANCE, et plus spécifiquement
- les modèles de langage utilisés dans le cadre de notre programme interne inGENIA
- les modèles de recherche sémantique
- la connexion entre ces outils dans le cadre de la mise en place d'un modèle de type Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Adaptation des méthodes au contexte spécifique du corpus documentaire et de ses spécificités
- Intégration de l'outil au sein de l'architecture hardware / software du groupe
- Test et échange avec les utilisateurs dans le cadre du « fine-tuning » de l'outil
- Identification des méthodologies de calcul appropriées suite à une requête utilisateur
- Restitution des informations et synthèse au demandeur,
- Proposition d'une méthodologie d'analyse ou d'un processus de traitement en fonction du problème énoncé