CS26 - Stage - BAC+5 - Évaluation et déploiement de modèles multimodaux open source pour des cas d'usage industriels (H/F)

il y a 1 semaine

B Avenue du Général Leclerc BoulogneBillancourt France Renault Digital Temps plein

**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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