Stage - Stage de fin d'études / Ingénieur innovation en Traitement Automatiques des Langues REF-BIA-30 - Paris, France (H/F)

Mots-Clés
TAL, NLP, Deep Learning, LLM, PyTorch, transformers.

Contexte
À l'ère numérique où l'information traverse instantanément les frontières, la désinformation et les fake news sont devenues un défi majeur pour les sociétés contemporaines. Ces contenus trompeurs, largement partagés via les réseaux sociaux, les plateformes en ligne et certains médias traditionnels, ont le pouvoir d'influencer les opinions publiques, de peser sur les décisions politiques et de semer la confusion. La rapidité avec laquelle se propagent ces fausses informations met en lumière la fragilité de notre écosystème informationnel, où la vérité est souvent sacrifiée pour la rapidité et l'impact. Dans ce contexte, il est crucial de comprendre les mécanismes de diffusion de cette désinformation, de développer des stratégies pour repérer ces contenus fallacieux et de promouvoir un environnement médiatique plus robuste et responsable. Concernant le changement climatique, la désinformation et les fake news constituent un obstacle important à la compréhension et à la résolution de cette crise mondiale. Bien que le consensus scientifique sur le réchauffement climatique soit solide, des informations erronées continuent de semer le doute et de retarder les actions nécessaires. Amplifiées par les réseaux sociaux et certains médias, ces fausses nouvelles peuvent promouvoir des théories infondées, réduire la perception des risques environnementaux ou véhiculer des arguments trompeurs sur les mesures à prendre. Cette désinformation complique les efforts pour sensibiliser le public et peut influencer les politiques publiques, freinant l'application de solutions urgentes pour protéger notre planète. Face à ce défi, il est impératif de renforcer notre capacité collective à identifier des informations fiables, d'encourager un journalisme rigoureux et de promouvoir une éducation climatique basée sur des faits scientifiques éprouvés.

Les travaux de recherche visent à évaluer l'efficacité de modèles pour identifier les déclarations nécessitant une vérification (claim check-worthiness detection) dans le contexte des discussions climatiques en français, ainsi que concevoir et analyser les performances d'un modèle visant à prédire la véracité de ces déclarations sur le climat.

Références
Environmental Claim Detection (Stammbach et al., ACL 2023) CLIMATE-FEVER: A Dataset for Verification of Real-World Climate Claims (Diggelmann et al., TCCML 2020) Automated Fact-Checking of Climate Change Claims with Large Language Models (Leippold et al., SSRN 2024)

Notre apport

• En tant que membre d'une équipe projet composée d'ingénieurs Astek et sous la supervision d'un chercheur-docteur, vous aurez l'opportunité d'approfondir vos compétences en ingénierie à chaque étape du cycle de vie de l'innovation.
• Vous contribuerez à une partie des travaux de recherche et disposerez d'une vision globale de l'ensemble des travaux réalisés.
• Vous appliquerez la méthodologie Astek pour le développement de l'innovation.
• Vous enrichirez votre esprit de synthèse ainsi que votre expertise technologique. De plus, vous perfectionnerez vos compétences en matière de communication, tant à l'oral qu'à l'écrit.

Votre profil
En dernière année de cycle Ingénieur ou en Master 2 (idéalement M2 Recherche).

Vous justifiez de bonnes connaissances en Machine Learning, Deep Learning, Traitement Automatique des Langues et vous maîtrisez des techniques/outils associés (pandas, sklearn, pytorch, transformers) que vous avez déjà mis en œuvre dans des projets significatifs.

Curieux, autonome et proactif, vous êtes doté de bonnes qualités d'analyse et de synthèse ainsi que de réelles capacités rédactionnelles.

Français et anglais professionnels nécessaires.

Nos Plus
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