tech&fest 2025

Stage ingénieur - Amélioration des modèles d'IA génératifs à l'aide de l'apprentissage et des connaissances par renforcement - Grenoble/ Rueil - H/F

Description

Description de poste Objectif du stage : L'objectif de ce stage est d'explorer l'intégration de modèles d'IA génératifs avec des techniques d'apprentissage par renforcement et soit des modèles de connaissances, des compilateurs ou des techniques d'apprentissage automatique standard pour améliorer la qualité de sortie du modèle d'IA générative. L’objectif est de garantir que le résultat généré respecte des règles ou des normes spécifiques. Description: 1. Comprendre les modèles d'IA génératifs : Se familiariser avec les modèles d'IA génératifs tels que les auto-encodeurs variationnels (VAE), les réseaux contradictoires génératifs (GAN) ou les transformateurs. Acquérir une solide compréhension de leur architecture, de leurs méthodes de formation et de leurs limites. 2. Intégration de l'apprentissage par renforcement : Étudier comment les techniques d'apprentissage par renforcement, telles que les gradients politiques ou le Q-learning, peuvent être intégrées dans des modèles d'IA génératifs. Explorer des méthodes pour utiliser l'apprentissage par renforcement pour améliorer de manière itérative la qualité de sortie du modèle d'IA générative.​ 3. Intégration avec des modèles de connaissances/ compilateurs/ techniques de ML standard : Choisissez l'une des approches suivantes : modèles de connaissances, compilateurs ou techniques d'apprentissage automatique standard. Étudier comment l'approche sélectionnée peut être intégrée au modèle d'IA générative pour appliquer des règles ou des normes spécifiques sur le résultat généré. 4. Application des règles/normes : Développer des mécanismes pour coder des règles ou des normes spécifiques à un domaine dans le modèle d'IA générative en utilisant l'approche choisie. Mettre en œuvre des techniques pour garantir que le résultat généré respecte les règles ou normes prédéfinies. 5. Mesures d’évaluation et de performance : Définir des mesures d'évaluation appropriées pour évaluer la qualité et le respect des règles/normes des résultats générés. Mener des expérimentations pour comparer les performances du modèle d'IA générative avant et après l'intégration de l'apprentissage par renforcement et de l'approche choisie. 6. Cas d'utilisation des applications : Appliquer le framework développé à des cas d'utilisation pratiques tels que la génération de schémas (électriques, électroniques, …), d'extraits de code ou d'autres applications pertinentes. Évaluer l'efficacité de l'approche proposée pour améliorer la qualité des résultats générés tout en garantissant le respect des règles ou normes prédéfinies. Profil recherché : Vous êtes en école d'ingénieur, à la recherche d'un PFE, Compétences requises : Méthode de développement logiciel, environnement Matlab/Simulink, Python. Connaissance en simulation énergétique. Bon relationnel et maîtrise de l’anglais. Durée de l’accueil souhaitée : 6 mois Localisation : Grenoble - éventuellement Rueil Malmaison Démarrage : début 2024 Permettez-nous de mieux vous connaître! Postulez dès aujourd’hui. Pourquoi nous? Schneider Electric est la référence en matière de transformation numérique de la gestion de l'énergie et de l'automatisation. Nos technologies permettent au monde d'utiliser l'énergie de manière sûre, efficace et durable. Nous nous efforçons de promouvoir une économie mondiale à la fois viable sur le plan écologique et hautement productive.

Thématique

Digital, software, IA

Localisation du poste

Ile de France
Isère (38)

Nombre de poste à pourvoir

1

Type d'emploi proposé

CDI

Statut

Temps de travail

Temps plein

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