POSTE : Llm pour l'Extraction et l'Interrogation de la Documentation Mro H/F DESCRIPTION : Le département Engineering global se positionne en tant que hub technique pour supporter le développement des ateliers du réseau MRO Safran Aircraft Engines (France, Maroc, Belgique, Mexique) Au sein de ce secteur Engineering, vous êtes en charge d'imaginer et de développer les ateliers de demain via les nouvelles technologies (nouveaux produits, transformation digitale, automatisation, usine 4.0) pour l'ensemble des shops moteurs. Le sujet de la thèse porte sur l'usage et l'investigation des modèles large de langage (LLM) pour établir une plateforme logicielle chez Safran Aircraft Engines permettant un accès à des bibliothèques de données utilisées par les inspecteurs et opérateurs des divers shops pour la réparation et la maintenance de pièces de moteurs critiques. Pour investiguer ce champ de recherche appliqué chez SAE, on propose de lever les verrous techniques et scientifiques suivants : 1. Phénomène d'hallucination des LLM : Les modèles génératifs comme GPT, Mistral ou Llama peuvent produire des réponses plausibles mais fausses, ce qui limite leur fiabilité, notamment pour des usages professionnels ou critiques. 2. Manque de traçabilité et d'explicabilité : Les LLM peinent à expliciter comment une réponse a été obtenue et à fournir les sources utilisées, ce qui pose un problème vis-à-vis des exigences légales (ex : AI Act). 3. Difficulté à mener un raisonnement complexe : Limitations des LLM dans la réalisation de raisonnements pas à pas ou dans le traitement de questions nécessitant plusieurs étapes logiques. 4. Taux d'échec élevé des solutions hybrides existantes : Malgré des approches comme le fine-tuning, le RAG ou l'utilisation de plugins spécialisés, le taux d'échec demeure significatif pour beaucoup de questions. 5. Limites dans la capacité à fusionner des données hétérogènes : Les essais pour traiter à la fois des données de types texte ou images sont peu concluant. La levée de ces verrous techniques et scientifiques aura comme objectif principal de mette en place une solution d'exploitation temps réel de la documentation MRO et donnera un accès « user friendly » à l'opérateur dans sa recherche d'information, de schémas ou de toute indication utile dans son métier du quotidien. Outre les intérêts scientifiques et technologiques sus-mentionnés, cette thèse a pour objectif aussi de : - Permettre une interaction fluide et réactive avec un LLM performant. - Offrir un accès rapide aux informations textuelles et visuelles concernant les indications. - Utiliser dans un cadre soumis à la règlementation - Assurer la fiabilité des réponses. La thèse se déroulera sous la direction et la collaboration d'un partenaire académique en cours d'identification et qui serait expert dans les sujets LLM et leur application dans la gestion dynamique documentaire. PROFIL : De manière générale, le profil recherché est celui d'un(e) étudiant(e) motivé(e), rigoureux(se) et autonome, avec des fortes aptitudes en programmation informatique ainsi qu'un fort intérêt pour le domaine aéronautique et de l'intelligence artificielle. Capable de collaborer avec plusieurs interlocuteurs. - Candidat-e titulaire d'un diplôme d'ingénieur, ou d'un M2 universitaire en Informatique/Mathématiques Appliquées/apprentissage automatique. - Connaissances indispensables en programmation, python, XML, SPARQL. - Capacités de communication (à l'oral et à l'écrit) - Bon relationnel, goût pour le travail en équipe - Goût pour la technique