Groupe RIFSEEP: non concerné
Vos activités principales:
Au sein du Centre Forensique d'Intelligence Artificielle (CFIA) du Pôle Judiciaire de la Gendarmerie Nationale, vous participerez au développement et à l'amélioration d'un système d'assistance aux enquêtes basé sur l'intelligence artificielle (RAG - Retrieval-Augmented Generation).
Vos missions principales :
1ère année - Mise en place des bases méthodologiques et constitution des données :
Réaliser un état de l’art sur les approches de détection des discours haineux, des menaces implicites et des campagnes de désinformation.
Identifier les sources de données ouvertes pertinentes et mettre en œuvre des procédures de collecte automatisée dans le respect des cadres juridiques applicables (RGPD, IA Act).
Élaborer des protocoles d’annotation et constituer des corpus représentatifs (discours haineux, menaces, contenus manipulés…).
Lancer les premiers prototypes de classification automatique à partir de modèles de traitement du langage (détection d’intention, analyse de sentiments, catégorisation sémantique).
Initier l’intégration des premières modalités visuelles et audio (mèmes, courtes vidéos) pour enrichir la détection des signaux faibles.
Documenter les développements et rédiger les spécifications techniques
Participer aux réunions de projet et aux échanges avec les partenaires européens
2ème année - Développement des modèles d’analyse et intégration multimodale :
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique pour la détection multimodale (texte, image, audio) avec prise en compte de l’explicabilité.
Développer des modules de détection de contenus visuellement manipulés (deepfakes, doxing, symboles haineux).
Fusionner les différentes modalités (texte, image, son) au sein d’une chaîne de traitement cohérente.
Mettre en œuvre des méthodes de corrélation temporelle et contextuelle pour l’identification de schémas d’attaques coordonnées.
Exploiter des graphes d’événements et des réseaux d’acteurs pour modéliser les dynamiques d’escalade ou de propagation.
Maintenir et faire évoluer l'architecture backend Python/Flask et les intégrations LLM
Contribuer au développement frontend Vue.js selon les besoins
Documenter les développements et rédiger les spécifications techniques
Participer aux réunions de projet et aux échanges avec les partenaires européens
3ème année - Intégration opérationnelle, visualisation et évaluation des impacts :
Finaliser le moteur de corrélation d’alertes combinant les résultats des analyses textuelles, visuelles et contextuelles.
Concevoir des tableaux de bord ou interfaces de visualisation pour permettre l’analyse des tendances et la priorisation des alertes.
Tester l’outil en environnement simulé ou en collaboration avec des partenaires utilisateurs (forces de l’ordre, institutions publiques).
Participer à l’évaluation de l’impact opérationnel, proposer des mécanismes de triage des alertes pertinents.
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