Le projet

Lauréat de l’appel à projets France 2030 régionalisé « Projets d’innovation », cofinancé par l’État et la Région Centre-Val de Loire, notre projet vise à concevoir un agent IA multimodal et explicable pour planifier et optimiser les interventions liées à la propreté urbaine.

Le système croise des données hétérogènes (capteurs de remplissage, météo, géolocalisation, signalements citoyens, rapports d’agents, images), prend en compte les contraintes de ressources humaines et matérielles, arbitre entre coût, qualité de service et émissions de CO₂, et justifie ses décisions en langage naturel.

Votre mission

Vous êtes la personne dédiée à la R&D IA du projet, encadrée directement par la Direction Générale. A l’issue de ce stage, vous aurez la possibilité de poursuivre vos travaux de recherche sur ce sujet dans le cadre d’une thèse CIFRE, en partenariat avec un laboratoire académique.

L’objectif du stage : démontrer sur un cas réel qu’un modèle de langage peut transformer des informations de terrain en contraintes qu’un solveur d’optimisation sait exploiter pour planifier les interventions.

Concrètement, vous serez responsable des actions suivantes :

• Réaliser un état de l’art sur l’usage des LLM pour la modélisation de problèmes d’optimisation et de planification.

• Analyser les données disponibles et formaliser le problème de planification : objectifs, contraintes, indicateurs de réussite.

• Constituer et annoter un jeu de données à partir de signalements et de rapports d’agents anonymisés.

• Fine-tuner et comparer plusieurs modèles de langage pour extraire les informations utiles : lieux, nature de l’intervention, urgence, contraintes horaires.

• Traduire automatiquement ces informations en contraintes pour un solveur (OR-Tools ou équivalent).

• Mesurer la conformité des contraintes générées et la qualité des plannings obtenus, puis présenter vos résultats.

• Intégrer l’agent IA conçu dans un logiciel No Code Ontomantics par l’intermédiaire d’API afin qu’il soit utilisable au quotidien

Livrables attendus : un état de l’art, un jeu de données annoté, un prototype fonctionnel avec des résultats chiffrés et, le cas échéant, un projet de thèse rédigé.

Votre profil

• Dernière année d’école d’ingénieur ou de Master 2 : IMT Atlantique (OASIS ou MAORI), ENS Paris Saclay (Master MVA), Ecole Polytechnique, Telecom Paris, Centrale Supelec,

• Engagement et orientation résultats

• Curiosité scientifique, rigueur expérimentale et autonomie

• Capacité à travailler en équipe

Ce que nous offrons

• Un stage qui peut déboucher sur une thèse CIFRE de 3 ans

• Un sujet de recherche appliquée sur des données réelles

• Un encadrement par une entreprise habituée à accueillir des doctorants et à publier

Premier échange par téléphone

Entretien en présentiel à Olivet