La Business Line (BL) Transport et Territoires couvre l'ensemble des activités d'ingénierie visant à la fois à promouvoir, concevoir et mettre en oeuvre des solutions de transport multimodal favorisant la mobilité ainsi qu'à développer et transformer les territoires de manière durable. Au sein de la BL en France, la Service Line (SL) Transport et Aménagement Urbain en France adresse la mobilité multimodale, les aménagements et transports de surface, les systèmes et équipements associés aux mobilités ainsi qu'au système de transport et les métros. Dans le cadre de nos activités d'ingénierie et de conseil dans le domaine des transports en commun, nous avons débuté l'évolution de la structuration de nos études d'Ingénierie Système. Dans ce cadre nous désirons améliorer nos outils de modélisation (contexte MBSE) et d'intelligence artificielle.
L'objectif général du stage est de poursuivre l'effort de développement de nos outils.
Trois missions sont prévues : une mission de développement et une mission d'innovation qui constitueront l'essentiel du stage, et - fonction des besoins des projets - une mission de support à la production.
Développement et adaptation de notre outil de modélisation Capella.
- Tâche 1 : mise en oeuvre de l'add-on « M2DOC » afin de d'extraire automatiquement - à partir d'un modèle ou d'une sous-partie d'un modèle - des informations paramétrables (ex : génération d'une liste de composants filtrée sur une propriété). Cette tâche englobe également les activités associées suivantes :
- accompagnement pédagogique des projets dans l'utilisation des nouvelles fonctionnalités développées (training et rédaction de guide),
- choix, configuration et paramétrage d'un ou plusieurs formats d'export exploitables par nos autres outils, en coordination avec ces derniers (des actions d'adaptation de ces outils seront menées en parallèle),
- Tâche 2 : mise en oeuvre de l'add-on « Filtering » afin de visualiser facilement l'évolution dans le temps d'une architecture système.
Innovation autour des utilisations de l'IA.
- Tâche 1 : éducation de notre IA propriétaire, à partir de nos données projet, afin d'améliorer les capacités d'analyse de cette IA à un niveau de performance utile aux projets (cible : 70% de résultats corrects),
- Tâche 2 : étude de la faisabilité et des performances atteignables par une IA (propriétaire ou non) sur une tâche de VISA (relecture critique de documents techniques).
Support pour les projets (si nécessaire).
- Tâche 1 : apporter un support au projet dans l'utilisation au quotidien de notre outil de gestion des exigences (Polarion),
- Tâche 2 : configurer Polarion selon les besoins particuliers des projets.
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