Stage 2026–2027 — EXPLOITATION DE DONNÉES DE SIMULATION POUR L’ENTRAÎNEMENT ET L’ÉVALUATION DE MODÈLES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (F/H) — Nantes

Stage 2026–2027 — SII Atlantique

Localisation : Nantes.

Durée : 5 à 6 mois.

Début : ASAP.

CONTEXTE

Dans le cadre d’un projet de R&D consacré à la modélisation, la simulation, l’exploitation des données et l’intelligence artificielle, un moteur de simulation évolue pour mieux représenter le système étudié. Le projet vise à relier simulation, production de données, IA, analyse des résultats et démonstrateur, en capitalisant sur les travaux existants.

OBJECTIFS DE LA MISSION

• Étudier l’utilisation des données générées par le moteur de simulation pour développer et évaluer des modèles d’intelligence artificielle.
• Analyser les données simulées et leur complémentarité avec les données industrielles.
• Développer et entraîner plusieurs modèles d’IA.
• Comparer différentes stratégies d’apprentissage.
• Évaluer le transfert entre données simulées et données réelles.
• Contribuer à l’intégration et à la valorisation des résultats dans le démonstrateur.

PROFIL RECHERCHÉ

Élève ingénieur Bac+5 ou étudiant en Master 2, spécialisé en intelligence artificielle, data science, informatique ou mathématiques appliquées. Curiosité, rigueur, esprit d’analyse et intérêt pour la R&D. Capacité à travailler en autonomie, à échanger avec des experts et à restituer clairement les résultats.

À L’ISSUE DU STAGE

Compétences fonctionnelles

• Enjeux métiers et industriels.
• Modélisation et simulation.
• Valorisation et exploitation des données.
• Interprétation et présentation des résultats.
• R&D et innovation.

Compétences techniques

• Python et développement logiciel.
• Machine learning et deep learning.
• Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
• Analyse de données et statistiques.
• Manipulation et visualisation de données complexes.

Compétences méthodologiques

• Analyse, synthèse et esprit critique.
• Démarche de recherche et état de l’art.
• Comparaison de solutions et expérimentation.
• Rigueur et autonomie.
• Collaboration, documentation et restitution.

Source

Book de stages SII 2026–2027 — page 97