Ce stage s'inscrit dans la digitalisation et l'optimisation des processus de conception de nos futures installations industrielles complexes. Les méthodologies actuelles s'appuient sur un vaste corpus de documents techniques, de retours d'expérience et de règles métiers expertes. L'objectif est d'explorer et de développer des solutions hybrides innovantes couplant l'IA générative (systèmes multi-agents, LLM, RAG) avec des approches algorithmiques déterministes (moteurs de règles, optimisation sous contraintes). Ce système d'aide à la décision permettra d'automatiser des tâches d'ingénierie et de proposer des recommandations de design ou d'aménagement spatial optimales.

How will you CONTRIBUTE and GROW?

Missions

Compréhension du besoin : Appréhender les défis de l'ingénierie industrielle et les processus de conception actuels au sein du groupe, en interagissant directement avec les experts métiers.
Étude de l'état de l'art : Analyser la littérature récente sur les systèmes d'IA agentiques, le traitement automatique du langage naturel (LLMs, GraphRAG) appliqué à l'ingénierie, ainsi que les méthodes d'optimisation mathématique.
Implémentation d'une solution : Concevoir et développer un prototype logiciel hybride (architecture multi-agents, pipeline NLP et algorithmes d'optimisation) permettant d'extraire des informations de corpus documentaires pour générer des recommandations techniques.
Tests : Définir des métriques d'évaluation pertinentes (exactitude, gestion des hallucinations), valider la robustesse des modèles et vérifier la cohérence des résultats générés à l'aide d'un moteur de règles logiques et déterministes.
Démonstration : Développer une interface utilisateur interactive (ex: Streamlit) pour visualiser les résultats et présenter un Proof of Concept (PoC) fonctionnel aux équipes de l'ingénierie et de la data.

L'étudiant(e) bénéficie du coaching d'experts métiers et lead Data Scientists en Intelligence Artificielle et Statistique pour assurer sa montée en compétence.

Are you a MATCH?

Les différentes compétences recherchées

Élève en dernière année d'école d'ingénieur ou Master 2 en Data Science, Mathématiques Appliquées, Intelligence Artificielle ou Informatique Industrielle.
Bonnes notions en modélisation mathématique, en architectures IA modernes (LLM, systèmes RAG, Multi-Agents) et en traitement de données complexes.
Un intérêt pour le milieu industriel, la résolution de problèmes d'ingénierie complexes, l'automatisation des processus de conception et la découverte de l'ingénierie des procédés.
Bonne maîtrise d'un langage de programmation (Python) et aisance avec ses écosystèmes d'IA et d'optimisation (ex. LangChain/LlamaIndex, librairies de Machine Learning).

#LI-FM2

Our Differences make our Performance

At Air Liquide, we are committed to build a diverse and inclusive workplace that embraces the diversity of our employees, our customers, patients, community stakeholders and cultures across the world.

We welcome and consider applications from all qualified applicants, regardless of their background. We strongly believe a diverse organization opens up opportunities for people to express their talent, both individually and collectively and it helps foster our ability to innovate by living our fundamentals, acting for our success and creating an engaging environment in a changing world.