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Au sein de la Direction des Systèmes Propulsifs de Safran Aircraft Engines, dans le service "Maquette Numérique et Méthodes & Outils", vous contribuerez à l'automatisation du suivi qualité des maquettes numériques moteur. Votre mission s'articulera autour de deux axes principaux : 1. Finalisation et déploiement d'un outil existant. Vous finaliserez la mise en production d'un outil Python permettant la création automatique de tickets de suivi sur notre plateforme interne de gestion des actions. Cette phase inclura les tests, la documentation utilisateur et l'accompagnement au déploiement. 2. Développement d'un nouvel outil d'automatisation. Vous développerez en autonomie un outil Python permettant d'automatiser la création de tickets de suivi pour la résolution des clashs entre pièces mécaniques détectés lors des contrôles qualité des maquettes numériques. Cet outil permettra d'assurer un suivi rigoureux et systématique des non-conformités géométriques sur les assemblages...

S'il ne fait plus de doute que l'IA, et en particulier le Deep Learning, est d'une redoutable efficacité pour résoudre un nombre croissant de problèmes industriels, laissant entrevoir de futures ruptures technologiques, ces algorithmes soulèvent des questions de fond sur la confiance que l'on peut leur accorder. C'est une question primordiale, en particulier lorsqu'on envisage de les intégrer dans des produits ou des processus critiques. Ainsi, le fonctionnement des algorithmes doit être sûr, explicable et responsable, notamment pour les systèmes qui peuvent engager des vies humaines. L'IA doit être de confiance pour limiter les risques de défaillances, assurer la sécurité des utilisateurs et renforcer la fiabilité des systèmes. L'IA de confiance est ainsi cruciale pour des secteurs tels que l'aéronautique. Les industriels français en ont fait une priorité, et plusieurs programmes ont été lancés ces dernières années pour développer un environnement de confiance autour de l'IA. Ces...