Stage - Explainable AI (xAI) for Industrial Applications: Literature Review and Implementation on Real Use Cases - H/F

Location: Aubervilliers, IDF, fr Department: Technical Expertise / R&D / Laboratory Employment Type: {'id': 'permanent', 'label': 'Full-time'}

Description de l'entreprise

Vous cherchez un stage ou une alternance dans les métiers de l’environnement ? Vous êtes étudiant(e) et terminez un cursus diplômant de l’enseignement supérieur ?

Dans un groupe international qui imagine des solutions innovantes pour la transformation écologique des entreprises et des territoires ? Qui souhaite préserver les grands équilibres de la planète et ressourcer le monde ?

Chez Veolia, nous vous accompagnons et soutenons vos ambitions.

Parce que le futur se dessine avec vous. Bienvenue !

Veolia a pour ambition de devenir l’entreprise de référence en matière de transformation écologique. Notre mission de “Ressourcer le monde” traduit également l’engagement de nos 220 000 collaborateurs à avoir un impact positif sur notre planète.

Au sein du Siège de Veolia, vous vivrez une expérience enrichissante, accompagnés par des collaborateurs passionnés, engagés et à vos côtés pour vous aider à grandir et devenir un acteur de la transformation écologique.

Description du poste

Dans le cadre des projets de recherche menés chez DEST, nous développons de nombreux modèles d’intelligence artificielle pour prédire, diagnostiquer et optimiser des procédés industriels. Ces modèles reposent sur des données de natures variées (séries temporelles issues de capteurs, images, données tabulaires) et sont parfois combinés à des modèles physiques au sein d’approches hybrides. Leur performance seule ne suffit pas : pour être adoptés par les experts métier et les opérateurs, ils doivent pouvoir être compris et expliqués.

L’IA explicable (xAI) offre un ensemble de méthodes pour analyser le comportement des modèles : identifier les variables qui influencent une prédiction, localiser les zones d’une image qui guident une décision, ou révéler ce qu’un modèle a appris et ce qu’il ignore. Ce domaine évolue rapidement, et le choix d’une méthode adaptée dépend du type de modèle, du type de données et de la question posée. L’évaluation de la qualité d’une explication reste par ailleurs un sujet ouvert, qui demande des outils et des méthodes adaptés.

Dans le cadre de ce stage, vous établirez une cartographie des méthodes d’explicabilité et des outils permettant de les évaluer, puis vous les appliquerez à trois cas d’usage concrets : un modèle sur séries temporelles, un modèle de vision par ordinateur, et un modèle hybride dans lequel l’explicabilité servira à identifier ce que la modélisation physique ne capture pas.

Vous aurez l’opportunité de mettre en pratique vos compétences en machine learning et en statistiques sur des modèles et des données réels issus de problématiques industrielles concrètes, et de contribuer directement à la fiabilité et à l’adoption des outils d’IA développés par l’équipe.

Missions principales

Au sein de l’équipe Calcul Scientifique et Modélisation, vos principales missions seront, sans s’y limiter :

1. Étude bibliographique : réaliser une étude sur les méthodes d’explicabilité, des plus simples (modèles interprétables, importance des variables) aux plus avancées (méthodes par gradient, par perturbation, par propagation, contrefactuelles, méthodes dédiées aux transformers)

2. Cartographie et recensement

Construire une cartographie de ces méthodes en précisant pour chacune son principe, les types de données auxquels elle s’applique, ses limites, son coût computationnel et les bibliothèques qui l’implémentent

Recenser les métriques et les outils permettant d’évaluer la qualité d’une explication

3. Application et comparaison : appliquer et comparer plusieurs méthodes d’explicabilité sur trois cas d’usage (séries temporelles, vision par ordinateur et modèle hybride)

Développement et reproductibilité : développer, pour chaque cas d’usage, un code reproductible et documenté, en utilisant une même approche d’évaluation des explications pour les trois cas

4. Validation métier : confronter les explications obtenues à l’expertise métier afin d’en évaluer la pertinence

5. Restitution : présenter les travaux réalisés sous forme de rapports, de présentations et de démonstrations

Nous vous proposons un stage de 6 mois à pourvoir début mars 2027.

Qualifications

Vous êtes à la recherche de votre stage de fin d'études de Master 2 ou d'école d’ingénieurs avec une spécialisation en Data science, Machine learning, Statistiques ou Mathématiques appliquées.

Vos compétences

Solides connaissances en machine learning et en statistiques

Solides compétences en programmation Python, avec maîtrise de scikit-learn et de PyTorch

Expérience en analyse de séries temporelles appréciée

Connaissance des architectures de réseaux de neurones (ANN, CNN, transformers, ViT) appréciée

Familiarité avec les techniques d’explicabilité (SHAP, LIME, Grad-CAM, Integrated Gradients) appréciée

Capacité à lire et synthétiser des articles scientifiques en anglais

Capacité à vulgariser des concepts complexes et à travailler en équipe

Bonne communication écrite et orale

Français C1 - Courant

Anglais B1 / B2 - Opérationnel

Vos qualités, votre savoir-être

Rigueur scientifique et autonomie

Esprit critique, notamment face aux résultats d’une méthode

Curiosité, esprit d’initiative et force de proposition

Sens de la pédagogie et clarté dans la présentation de ses résultats

Intérêt pour les problématiques industrielles et environnementales

Nous offrons une indemnité de stage égale ou supérieure au minimum légaux. Candidat libre du choix de son école.

Informations supplémentaires

En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s’engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination.