Stage - Assistant(e) Data Scientist – Red-team IA/Sécurité des LLMs H/F

Crédit Agricole S.A.

Rejoignez Crédit Agricole Artificial Intelligence (CA-AI), la nouvelle entité du groupe Crédit Agricole dédiée à l’industrialisation et au déploiement de solutions IA communes, au service de la transformation des métiers du Groupe [lancement officiel le 19/10/2026].

Son objectif : développer une IA industrielle performante, résiliente et durable, grâce à la maîtrise des choix technologiques et des dépendances. Pour se faire, CA-AI conçoit, développe et opère ces solutions pour les différentes entités du Groupe. Elle mutualise expertises, plateformes et capacités technologiques pour accélérer leur passage à l’échelle et créer durablement de la valeur au travers des usages déployés par les métiers et leurs IT.

En agissant chaque jour dans l’intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l’inclusion et plaçons l’humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Les missions seront :

• Etablir un état de l’art du domaine en croisant à la fois les articles récents concernant les VLM et le grand nombre de techniques anciennes d’attaques adverses
• Implémenter des attaques innovantes en réutilisant des schémas d’attaques connus venant du passé
• Expliquer le manque de généralisation avec des outils observant le fonctionnement global des modèles (explicabilité, activations, …)
• Rédiger un rapport permettant de rendre compte des travaux menés et potentiellement publier un article scientifique

Organisation et livrables :

Dans l’objectif de livrer des fonctionnalités intégrables au sein des solutions industrielles en production, les stages se déroulent sous l’encadrement d’experts IA au sein d’une Squad pluridisciplinaire ayant comme référent fonctionnel un chef de projet IA, et selon la méthode Projet du DataLab Groupe qui fait l’objet d’une certification IA de confiance et d’une labélisation RSE.

Les étapes clés du stage sont les suivantes :

• Veille bibliographique sur la problématique ;
• Sélection et implémentation des approches les plus adaptées à la problématique ;
• Réalisation d’une étude comparative sur des données internes et externes ;
• Intégration des développements dans les produits;
• Publication scientifique si les travaux aboutissent à de nouvelles approches plus performantes que l’état de l’art.

Le stagiaire aura accès à des environnements d’engineering industriel puissants et à l’état de l’art, en local et dans le cloud.

Les modèles seront évalués sur des données internes (annotées si besoin) ainsi que des données externes (open-data), et seront intégrés dans les produits et services IA en production.

Des interactions avec l’ensemble des équipes data science et engineering et des experts métier du Groupe auront lieu.