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Sujet : Générateur Intelligent de Packs d'Assistance pour la Maintenance Industrielle Hors-Ligne Contexte : Les techniciens de maintenance interviennent régulièrement dans des environnements totalement déconnectés : tunnels, sous-sols industriels, zones isolées ou sites sécurisés. Dans ces situations, notre assistant IA en ligne (basé sur un LLM déployé sur nos serveurs) devient inutilisable. Pour dépasser cette limite, CARL développe un assistant IA hors-ligne reposant sur des tiny LLM embarqués (Phi, Gemma Nano, TinyLlama). Ces modèles ne peuvent être réellement efficaces que s'ils disposent d'un pack d'assistance : un ensemble optimisé de documents, extraits pertinents, historiques, procédures et métadonnées de recherche adaptés à leur capacité de contexte réduite. Ce pack doit être généré en amont, en combinant : - les données issues de la GMAO CARL Source, - la documentation technique et les historiques d'intervention, - et les capacités de notre...

Sujet : Détection et gestion d'incertitude dans les réponses d'agents IA Contexte : Au sein de la Direction de la Recherche et de l'Innovation Technologique (DRIT), le Lab IA explore les nouveaux paradigmes d'intelligence artificielle, et en particulier l'intégration des modèles de langage de grande taille (LLM) dans des systèmes multi-agents intelligents. L'un des défis majeurs de ces systèmes concerne la fiabilité et la transparence des réponses générées : les modèles peuvent produire des affirmations incorrectes tout en affichant une confiance élevée. Cette « illusion de certitude » nuit à la confiance des utilisateurs et à la robustesse globale du système. Le stage s'inscrit dans une démarche de R&D exploratoire, visant à concevoir et expérimenter des mécanismes d'auto-évaluation et de calibration de confiance pour des agents conversationnels intégrant des LLM. Ce travail contribuera à l'amélioration de la fiabilité, de la traçabilité et de l'ergonomie...