Stage - Développement d’un assistant documentaire par IA générative - Défense et Sécurité - Toulouse

Au sein de la Direction Technique de la Business Unit Défense & Sécurité et encadré(e) par un expert technique, vous évoluerez dans un environnement transverse vous amenant à échanger avec les différentes agences de la BU, des architectes logiciels, des experts en intelligence artificielle et des équipes innovation.

Vous collaborerez notamment avec les équipes de C2SO, fortement impliquées dans les projets d’innovation de la Business Unit. Cet environnement vous permettra d’être au contact de sujets à forte composante technologique dans des domaines tels que les jumeaux numériques, la simulation, les technologies immersives et l’intelligence artificielle.

Le stage vise à concevoir et développer un assistant intelligent permettant d’exploiter un patrimoine documentaire existant et d’assister la production de documents techniques complexes. Le choix de l’architecture et des technologies fera partie intégrante du stage. Le prototype développé sera expérimenté par un groupe pilote d’utilisateurs métier afin d’évaluer sa pertinence et son potentiel d’industrialisation.

Missions

• Analyser et qualifier un corpus de documents techniques existants.
• Recueillir les besoins des utilisateurs et formaliser les principaux cas d’usage.
• Comparer différentes solutions d’IA générative, de recherche documentaire et de gestion des connaissances.
• Définir une stratégie de structuration et de capitalisation reposant sur des métadonnées et des taxonomies métier.
• Concevoir et mettre en œuvre une architecture de génération augmentée par recherche (RAG), adaptée aux documents techniques complexes.
• Étudier l’apport éventuel d’agents IA et de workflows d’orchestration.
• Développer un prototype opérationnel d’assistance à la recherche, à la réutilisation et à la génération de contenus.
• Expérimenter le prototype auprès d’utilisateurs métier et intégrer leurs retours.
• Évaluer la qualité, la traçabilité et la pertinence des résultats produits.
• Formuler des recommandations en vue de l’industrialisation de la solution.

Environnement technique pressenti

• Python ;
• IA générative et modèles de langage ;
• architectures RAG et recherche sémantique ;
• embeddings et bases de données vectorielles ;
• métadonnées, taxonomies et gestion des connaissances ;
• agents IA et orchestration de workflows ;
• traitement de documents Word et PDF ;
• référentiels documentaires et outils collaboratifs ;
• solutions d’IA internes, open source ou disponibles sur le marché.