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Stage - extraction et structuration d'informations non structurées h/f (stage)

Paris
Stage
Covea
Publiée le 14 décembre
Description de l'offre

Vous êtes animés par les challenges ? Vous voulez donner un sens à votre engagement professionnel ? Notre groupe vous apportera autant d'épanouissement dans votre carrière que vous mettrez d'envie à exercer votre métier dans nos équipes. Covéa, l'assurance d'une carrière riche et variée ! Dans le cadre de sa stratégie data et IA, Covéa explore les solutions permettant d'extraire automatiquement des informations à partir de documents non structurés (textes libres, presse régionale, contrats, etc.) pour les transformer en données structurées exploitables. L'objectif est de construire une chaîne d'extraction robuste, généralisable et efficiente, en s'appuyant sur les modèles de langage (LLM) mais aussi sur des techniques alternatives plus légères. Mots clés : NLP, LLM, Extraction d'information, Structuration, IA frugale, Modèles hybrides Votre mission ? La Direction SMART IA propose un stage de 5 à 8 mois pour concevoir et évaluer différentes approches d'extraction d'information non structurées. Vos objectifs seront de : - Définir une méthodologie d'extraction et de structuration adaptée à différents types de documents - Implémenter plusieurs approches (LLM, modèles classiques, règles, approches hybrides, etc.) et les comparer selon des critères de performance, coût (ressources et temps de calcul) et généricité.
- Proposer une solution réutilisable et adaptable à de nouveaux cas d'usage. Et concrètement ? Dans le cadre de votre mission : - Vous devrez appréhender et comprendre les modèles spécialisés de compréhension du langage naturel déjà construits par Covéa.
- Vous réaliserez un état de l'art des techniques d'extraction d'information (LLM,, modèles supervisés, règles linguistiques).
- Vous sélectionnerez un ou plusieurs cas d'usage métier pour expérimenter les approches (ex. : presse régionale, contrats d'assurance).
- Vous développerez un pipeline d'extraction et de structuration de données.
- Vous mettrez en place un benchmark prenant en compte différents critières : précision, temps de calcul, consommation mémoire, facilité de déploiement.
- Vous implémenterez au moins une solution à l'état de l'art et proposerez des ajustements adaptés à l'environnement de nos projets - Vous proposerez une manière pédagogique de restituer visuellement les résultats - En lien avec les acteurs opérationnels, vous évaluerez les impacts d'une éventuelle mise en oeuvre des solutions proposées.
- Vous êtes curieux et appétent à comprendre les métiers de l'assurance, - Vous pensez que, demain, l'expérience client doit être améliorée par l'usage de la technologie, - Vous savez qu'une exploitation intelligente des ressources de calcul passe par le mélange de créativité et d'expertise en mathématiques et informatique, - Vous connaissez Python et ses packages scientifiques, notamment pytorch, transormers, spaCy - Vous avez une première expérience avec les LLM et les techniques d'évaluation de modèles.

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