Résumé du stage :
Les méthodes de Machine Learning se montrent très performantes pour identifier des patterns dans les données et faire des prédictions. Cependant, ces modèles basés sur l'existence de « corrélations » entre données ne s'appuient sur aucune structure de causalité et s'avèrent insuffisants pour améliorer la compréhension des phénomènes ou permettre de quantifier l'impact d'une intervention.
Les travaux de recherche récents et actuels relatifs au Machine Learning Causal visent à proposer des solutions à ces problématiques particulièrement présentent dans les applications liées au pilotage des procédés.
Nous disposons d'importants ensembles de données observationnelles sur lesquelles nous souhaitons appliquer ces nouveaux algorithmes d'inférence causale afin d'identifier des leviers de pilotage qui permettront d'améliorer la qualité de réalisation de nos produits et la performance de nos procédés.
Soredab est le Centre de Recherche et d'Innovation du Groupe Savencia. Sa mission est de contribuer à la
vocation de Savencia « Entreprendre pour bien nourrir l'homme en servant le bien commun ». Nous intervenons
sur l'ensemble des disciplines scientifiques et technologiques impactantes dans le domaine agroalimentaire.
Missions :
- Étudier l'état de l'art des algorithmes de Machine Learning Causal et de leurs applications sur les données issues de procédés
- Comprendre le contexte métier du procédé qui constituera le support d'étude
- Identifier les algorithmes et librairies les plus pertinentes (doWhy, causalML, …) et appréhender leur mise en œuvre.
- Mettre en œuvre et évaluer la pertinence de ces modèles de ML Causal
- Rédiger des rapports d'analyse et présenter les résultats aux équipes concernées. Ce stage sera une opportunité de confronter vos compétences en data science à des applications concrètes. Rattaché au département Technologies & Procédés de Soredab, vous rejoindrez notre pôle data sciences qui est en plein développement. Vous aurez également la possibilité d'échanger avec différentes équipes industrielles
Formations et compétences requises :
Vous êtes dans un cursus de formation bac + 5 avec une spécialisation en Data Science et vous avez un attrait particulier pour le secteur agroalimentaire.
Vous disposez de connaissances solides sur les langages de programmation scientifique (idéalement python) et peut être une connaissance de l'environnement Azure DataBricks.
Vous montrez un intérêt pour les technologies d'IA et les innovations dans le domaine de la Data Science et disposez de connaissances théoriques relatives à l'analyse des séries temporelles.
