Stage - Évaluation et adaptation de systèmes agentiques pour l'Industrie 4.0 (F/H) Niveau d'études : Bac 5 Date : A partir de Mars 2026 Flexibilité : ou - 2 mois Durée : 4 à 6 mois Lieux : Clermont-Ferrand Contexte L'équipe Industrie 4.0 de Michelin est engagée dans la transformation de l'industrie en utilisant un ensemble de technologies clés du digital, notamment le numérique, les données (data) et l'intelligence artificielle (IA). Ces éléments sont combinés pour favoriser une transition significative vers l'Industrie 4.0 dont l'ambition est d'améliorer la qualité des produits, réduire les coûts en minimisant l'impact environnemental, et favoriser l'innovation en accroissant l'agilité de l'entreprise pour répondre aux enjeux sociétaux et besoins changeants du marché. Dans ce contexte, une exploration de fond est menée pour évaluer tout le potentiel de l'IA Générative appliquée à notre environnement industriel et nos métiers, et plus généralement l'opportunité de rupture du Deep Learning. Mission et objectif Le stage proposé se concentre dans un premier temps sur la reproduction d'un papier [1] décrivant la capacité d'un LLM (Large Language Model) à apprendre en continu dans un environnement virtuel (Minecraft) sans intervention humaine. L'objectif ensuite sera de déterminer dans quelles mesure il est possible de reproduire les mêmes résultats en utilisant des SLMs [2]. Pour terminer, l'étudiant devra mener une réflexion et proposer une approche transposable dans notre environnement industriel. Références : [1] Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models, Guanzhi Wang, Yuqi Xie, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar, Chaowei Xiao, Yuke Zhu, Linxi Fan, Anima Anandkumar, 2023 [2] Small Language Models are the Future of Agentic AI, Belcak, Peter and Heinrich, Greg and Diao, Shizhe and Fu, Yonggan and Dong, Xin and Muralidharan, Saurav and Lin, Yingyan Celine and Molchanov, Pavlo, 2025 Missions du stagiaire Durant le stage, le candidat devra : * Reproduire les résultats de l'article dans les mêmes conditions, pour valider la méthode. Les travaux devront être suivis à l'aide d'une plateforme de monitoring dédiée, permettant de mesurer et d'analyser en continu les résultats obtenus. Cette démarche facilitera la compréhension du fonctionnement du LLM, l'identification des points forts et des axes d'amélioration, ainsi que la production d'un compte rendu détaillé sur l'efficacité des solutions mises en oeuvre. * Proposer une approche permettant de reproduire les mêmes résultats en utilisant une architecture à base de SLM. * Adapter l'approche aux conditions industrielles et tester sur des cas réels ou semi-réels : cas expérimentaux, prototypes, banc d'essai, données industrielles historiques, * Identifier les verrous ou limitations pratiques : par exemple stabilité, sensibilité aux perturbations, coût de mise en oeuvre, complexité de programmation, compatibilité avec les systèmes existants. Comprendre les différents formats de données utilisés, et rendre compatible avec nos problématiques industriels sera un élément clé de la réussite de ce travail. Interlocuteurs Data Scientists de l'équipe Exploration I4.0, ingénieurs automaticiens / roboticiens. Apports pour le/la candidat.e Ce stage offre au candidat une expérience concrète et significative dans l'industrie sur des problématiques à fort impact (manufacturing, automatisation, optimisation de procédés). C'est également l'opportunité de travailler sur des technologies de pointe : IA Générative, modèles de raisonnement, et couplage avec données industrielles. Enfin, ce stage permet de développer une double compétence recherchée : compréhension académique (recherche de pointe en IA) et adaptation industrielle (confrontation aux contraintes). Profil recherché Le profil recherché est un étudiant en Master 2 ou école d'ingénieur spécialisé dans le domaine de l'Intelligence Artificielle / Data Science ou bénéficiant d'un parcours hybride combinant IA et sciences de l'ingénieur. Il est attendu de solides bases en apprentissage automatique et en réseaux de neurones (connaissance des architectures récurrentes, Transformers) ainsi qu'une maîtrise des langages et librairies usuels : Python, PyTorch, Git.
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