CS26 - Stage - BAC+5 - Évaluation et déploiement de modèles multimodaux open source pour des cas d'usage industriels (H/F)
il y a 6 jours
**Description Du Sujet
**Renault Group investit dans l'IA générative pour répondre à des besoins métiers variés. Cependant, la pérennité des modèles déployés reste un défi : leur durée de vie actuelle est d'environ un an. Pour garantir la stabilité et la robustesse des solutions à long terme, nous souhaitons explorer des modèles open source multimodaux (ex. Gemma, DeepSeek, Qwen) dont le cycle de vie peut être indépendant des fournisseurs externes, grâce à un déploiement interne.
Le stage se déroulera au sein du Centre d'Excellence IA de Renault Digital, en interaction avec une équipe d'une quinzaine de data scientists. Vous aurez accès à des cas d'usage issus de plusieurs directions (industrie, ingénierie, finance, qualité, après-vente) et à des données variées : séries temporelles, images, audio, vidéo, verbatims. L'évaluation se concentrera sur deux problématiques : détection d'anomalies sur des images et transcription vocale (speech-to-text) avec vocabulaire spécifique.
Objectifs :
Réaliser une revue des modèles open source LLM multimodaux déployables sur GCP et analyser leurs caractéristiques.
Identifier les modèles les plus adaptés pour les cas d'usage internes (anomalie visuelle et transcription audio spécialisée).
Définir les métriques de performance pertinentes pour ces tâches.
Mettre en place un déploiement complet sur GCP et comparer les performances des solutions retenues.
Produire des guidelines et bonnes pratiques pour un usage pérenne (long-term support).
Tâches principales :
Étude bibliographique et benchmark des modèles open source (Gemma, DeepSeek, Qwen, etc.)
Analyse comparative des caractéristiques et des champs d'application
Implémentation et tests sur des cas d'usage réels (images et audio)
Déploiement des modèles sur GCP et évaluation des performances
Rédaction d'un guide de recommandations pour le déploiement interne
Apports pour l'étudiant :
Expertise sur les modèles open source et leur intégration dans des environnements industriels
Expérience pratique sur des problématiques réelles et variées
Contribution à des guidelines stratégiques pour l'IA générative en entreprise
Connaissance des best practices MLOps pour le déploiement des projets IA chez Renault Group
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