Intelligence Artificielle - PFE #1 - Moteur Intelligent de Classification et Priorisation des Non-Conformités

Contexte et problématique:

• Centralisation de milliers de non-conformités (NC) sur plusieurs sites; traitement manuel lent et subjectif.

Objectifs clés:

• Classification automatique des NC (texte libre) selon des typologies prédéfinies.
• Analyse causale: suggestion des causes racines probables via connaissances et historiques.
• Priorisation dynamique basée sur le risque, la récurrence et l’impact.

Stack technologique suggérée:

• Python, FastAPI, PyTorch/Scikit-learn, MySQL, LangChain.

Livrables attendus:

• API IA intégrable, modèle entraîné, rapport d’évaluation des NC, mini-dashboard.

Organisation:

• Encadrant Industry X.0: 2h/semaine. Nombre d’étudiants: 1. Durée: 6 mois.
• Télétravail autorisé sous conditions; planning et preuves d’avancement requis.
• Rémunération: en fin de PFE, basée sur performance & impact.