Lieu : Palaiseau, France Construisons ensemble un avenir de confiance Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d'activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l'environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d'euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l'innovation tels que l'IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays. Nos engagements, vos avantages * Notre savoir-faire technologique * Notre attention portée à l'équilibre des collaborateurs * Un environnement inclusif et bienveillant * Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG...) Votre quotidien Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d'accroitre l'avance technologique et d'en assurer la compétitivité pour le groupe. En nous rejoignant, vous participerez à un projet de recherche innovant alliant intelligence artificielle générative et optimisation. Votre objectif sera de concevoir une méthode d'exploration évolutionnaire guidée par modèle de langage (LLM), utilisé comme opérateur de variation sémantique (croisement, mutation) pour combiner ou modifier des scénarios existants. Grâce à cette approche, la fonction de fitness mesurera la difficulté de résolution par un solveur donné (temps, robustesse, écart à l'optimum, etc.), afin de générer automatiquement des instances adversariales et diversifiées. Ces scénarios permettront de tester et d'entraîner des méthodes d'optimisation robustes dans un cadre riche et exploratoire. Pour cela vous suivrez les étapes suivantes : * Définir une représentation textuelle adaptée (XML, JSON, etc.) pour décrire les instances ; * Intégrer un LLM comme opérateur de génération dans l'algorithme génétique ; * Concevoir une fonction d'évaluation basée sur la difficulté de résolution ; * Étendre l'approche vers un cadre multi-objectif (difficulté,...Le profil recherché (compétences et l'expérience requises) est détaillé dans le "Descriptif du poste" ci-dessus