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Lardy, Île-de-France, France
Onsite
Dans l'ingénierie de fiabilité, la connaissance est rarement dans un seul document. Elle est répartie entre exigences, analyses de risques, essais, mesures, modèles de calcul, scripts et décisions. Retrouver une étude est une chose ; comprendre pourquoi une décision a été prise en est une autre.
Construire un démonstrateur qui reconstitue la chaîne de preuve technique à partir d'un corpus industriel réel.
Le démonstrateur sera appliqué à un cas de fiabilité / profil de mission / fatigue avec des données et études techniques réelles : rapports, mesures véhicule, essais, indicateurs de sévérité, méthodes de calcul et décisions de validation.
Vous contribuerez au développement d’un démonstrateur permettant de mieux exploiter et valoriser les connaissances techniques issues de l’expertise fiabilité.
L’objectif : permettre à un utilisateur d’interroger un patrimoine de connaissances et de données techniques, puis d’obtenir des réponses contextualisées, justifiées et traçables.
Le stage couvrira notamment :
Les choix d’architecture et les solutions techniques seront étudiés et développés au cours du stage.
Vous êtes en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2 et vous aimez autant comprendre un problème technique que construire une solution IA propre et mesurable.
Le sujet va au-delà du chatbot documentaire. Tu travailleras sur le problème central de la capitalisation du raisonnement d'expertise : comment passer de documents dispersés à un système capable de relier une observation, une méthode, une preuve et une décision.
Objectif final : Retrouver > Relier > Expliquer > Justifier > Reproduire
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