Stage Développement d'un assistant LLM pour l'utilisation et l'analyse de simulations CIVA-Saclay-H/F

Description de l'unité

Localisé en région parisienne, sur le plateau de Saclay, le CEA LIST est un centre de recherche technologique sur les systèmes logiciel. En particulier, le département DISC du LIST développe la plateforme CIVA, logiciel de simulation des Contrôles Non Destructifs qui s'appuie sur les travaux de recherches menés en modélisation qu'il s'agisse d'ondes ultrasonores, d'électromagnétisme, de thermographie infrarouge ou de tomographie X.

Le logiciel CIVA est une plateforme d'expertise permettant de concevoir et d'optimiser les méthodes d'inspection et de prédire leurs performances dans des configurations de contrôle réalistes. Son système d'imagerie associé à des modules de traitement de signal et de traitement d'image permet l'interprétation et l'expertise des résultats expérimentaux et de simulation.
Via un partenariat avec l'entreprise EXTENDE, le logiciel est diffusé à plus de 300 clients à travers le monde, en faisant la référence internationale dans le conception et la qualification des contrôles industriels.
Alors que les noyaux de simulation sont implémentés en C++, le système d'imagerie de CIVA est implémenté en Java.

Sujet de stage

Spécialisation d'un modèle de langage pour l'assistance à l'utilisation d'un logiciel de simulation multi-physique en contrôle non destructif.

Description de l'offre

En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique.

Contexte :

CIVA est un logiciel de simulation dédié au contrôle non destructif (CND), développé par le CEA-LIST. Son utilisation nécessite à la fois une bonne connaissance du logiciel, des méthodes de CND ainsi que des phénomènes physiques et numériques mis en jeu dans les simulations.

L’objectif du stage est de développer un assistant conversationnel basé sur un modèle de langage existant afin d’accompagner les utilisateurs dans la préparation, le paramétrage et l’analyse de leurs simulations CIVA.

Le travail portera notamment sur la construction d’un contexte spécialisé à partir du manuel utilisateur, de la documentation technique et de connaissances métier en CND. Des approches de type RAG pourront être mises en œuvre afin de permettre au modèle de retrouver les informations pertinentes et de produire des réponses fiables et contextualisées.

Qu'attendons-nous de vous ?

L’assistant devra notamment être capable de répondre aux questions relatives au fonctionnement de CIVA, d’apporter des informations sur les différentes méthodes de CND, d’aider au choix des paramètres physiques et des options numériques, et d’analyser une configuration de simulation afin d’identifier d’éventuelles incohérences ou points d’attention.

Le stage pourra également intégrer des règles métier et des mécanismes de vérification afin de compléter les capacités du modèle de langage et d’améliorer la fiabilité de ses réponses.

Une phase d’évaluation sera menée sur des cas d’usage représentatifs afin de mesurer la pertinence des réponses, la qualité des informations retrouvées, la capacité de l’assistant à détecter des configurations incohérentes ainsi que ses limites.

L’objectif final est de proposer un véritable copilote de simulation capable d’assister l’utilisateur dans l’utilisation de CIVA, tout en combinant intelligence artificielle, connaissances métier et outils de vérification.

 

#Cea List

Profil du candidat

Profil : 

Élève ingénieur ou étudiant en Master 2 avec une spécialisation en intelligence artificielle, informatique ou domaine équivalent.

Le candidat devra disposer de bonnes compétences en programmation, notamment en Python, ainsi que de connaissances en apprentissage automatique et en modèles de langage. Une première expérience avec les LLM, les approches RAG, les bases vectorielles ou le traitement automatique du langage serait appréciée.

Un intérêt pour les problématiques scientifiques et industrielles, ainsi qu’une capacité à comprendre et formaliser des connaissances métier, seront particulièrement recherchés.

Autonomie, rigueur, curiosité scientifique et capacité à échanger avec des experts métier sont également attendues.