Stage 2026–2027 — INGÉNIEUR(E) - R&D – GESTION DES IA GÉNÉRATIVES (TRUST IA) (F/H) — Toulouse

Stage 2026–2027 — SII Sud-Ouest

Localisation : Toulouse.

Durée : 6 mois.

Début : Dès janvier 2027.

CONTEXTE

L’intelligence artificielle générative est aujourd’hui largement utilisée dans les contextes personnels et professionnels. Toutefois, son adoption soulève des enjeux majeurs de fiabilité, de transparence et de conformité. Les hallucinations, les biais ou encore l’incertitude sur les sources limitent son utilisation dans les environnements industriels. Étudié au sein de la R&D, ce projet vise à étudier des solutions permettant de renforcer la confiance dans les systèmes d’IA générative.

OBJECTIFS DE LA MISSION

L’objectif du stage est d’étudier et de concevoir une approche permettant d’améliorer la confiance dans l’utilisation de l’IA générative en entreprise. Vous réaliserez un état de l’art sur les problématiques de fiabilité, de biais, d’hallucination et de traçabilité des sources. Vous définirez un cas d’usage ainsi que des métriques d’évaluation, puis mettrez en œuvre et expérimenterez différentes approches de sécurisation. Les travaux porteront notamment sur l’interprétabilité des modèles, la vérification des sources et l’évaluation de la pertinence des réponses. Enfin, vous analyserez les résultats obtenus et contribuerez à la réalisation d’une démonstration fonctionnelle.

PROFIL RECHERCHÉ

Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur ou de Master avec une spécialisation en intelligence artificielle. Vous êtes curieux(se), rigoureux(se) et appréciez les travaux de recherche appliquée. Vous disposez de bonnes capacités d’analyse et de synthèse, aimez expérimenter de nouvelles approches et êtes à l’aise avec la rédaction technique ou scientifique. Une sensibilité aux enjeux d’éthique, de confiance et de qualité des systèmes d’IA constitue un atout

À L’ISSUE DU STAGE

Compétences fonctionnelles

• IA Générative
• Qualité des données
• Analyse critique

Compétences techniques

• Python
• LLM et cadre de développement associé
• NLP

Compétences méthodologiques

• Etat d’art
• Expérimentation
• Analyse critique
• Méthode scientifique

Source

Book de stages SII 2026–2027 — page 60