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Data Science - Computer Vision - IA Générative pour l'Analyse de Plans Industriels H/F Orano

La Hague - 50
Stage
Bac +5
Secteur Energie • Environnement

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Les missions du poste

La Direction Maîtrise des Risques et Expertise (DMRE) est garante d'un haut niveau de maîtrise des risques dans les domaines sûreté, sécurité, environnement et protection des différentes entités de l'Établissement de La Hague. Cette Direction a en charge l'expertise technique et les activités de pérennisation du fonctionnement de l'usine et est en interface forte avec les Directions Opérationnelles et l'Autorité de Sûreté Nucléaire.
Au sein de la Direction, vous intégrerez le Pôle Procédé & Technologie et plus précisément l'équipe Data Science.
Contexte du stage
Dans le cadre du projet Pérennité, Orano Recyclage la Hague étudie la durabilité de ses usines existantes à l'horizon 2060. Ce projet mobilise des compétences en ingénierie, en data science et en intelligence artificielle pour valoriser le patrimoine documentaire industriel du groupe.
Les documents techniques (plans, schémas, rapports, etc.) ont déjà été OCRisés.
L'objectif du stage est désormais de développer des traitements complémentaires basés sur la Computer Vision et la Data Science, afin d'exploiter et d'enrichir la compréhension de ces documents via des approches d'IA générative (LLM) et de raisonnement visuel.
Vos missions ?
Explorer des approches de reconnaissance visuelle d'éléments techniques dans les plans PDF (symboles, équipements, zones d'intérêts, etc.) ;
Évaluer l'apport de LLM multimodaux pour améliorer la compréhension ou la vérification des extractions réalisées ;
Concevoir un prototype démonstrateur illustrant la faisabilité des solutions étudiées.

Le profil recherché

Vous recherchez un stage dans le cadre de vos études : école d'ingénieur ou master (informatique, data science, vision par ordinateur, IA ou équivalent).
Vous possédez des compétences en Python, en frameworks de vision (OpenCV, PyTorch, YOLO, etc.) et en traitement de données textuelles.
Vous avez des connaissances des modèles de langage (LLM) et de leur utilisation pour l'analyse documentaire.
Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à structurer et valoriser des données issues de documents complexes, votre esprit d'analyse, votre autonomie, votre curiosité scientifique et votre rigueur technique.
L'aventure vous tente ?
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