CS26 - Stage - Bac+5 - Benchmark des bases vectorielles Google Cloud Platform-friendly pour intégration dans les cas d'usage industriels en usine Renault Group

il y a 3 jours

BoulogneBillancourt, Île-de-France Renault Digital Temps plein

Description Du Sujet
Renault Group explore des solutions IA pour améliorer les cotations qualité en usine via des assistants vocaux spécialisés. Ces assistants interagissent avec des bases de données vectorielles pour retrouver des informations pertinentes à partir de requêtes vocales.

Le choix de la technologie de stockage et de recherche vectorielle est critique pour garantir performance, scalabilité et compatibilité avec Google Cloud Platform. Ce stage vise à comparer plusieurs solutions (Vector Search GCP, pgvector, MongoDB Atlas Search, Faiss, etc.) afin d'identifier la meilleure approche pour les différents cas d'usage industriel.

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 aux équipes métiers travaillant sur les différents sujets afin de pouvoir comprendre le cadrage, développement et déploiement d'un sujet IA de bout en bout chez Renault Group.

Objectifs

  • Réaliser un benchmark des bases vectorielles compatibles GCP (caractéristiques, intégration, coût, performance)
  • Définir les métriques pertinentes (latence, précision, scalabilité, consommation de ressources)
  • Tester les solutions sur des données réelles issues du use case « assistant vocal VES » de la Qualité
  • Proposer des guidelines pour un déploiement robuste et pérenne dans l'écosystème Renault Group

Tâches principales

  • Étude bibliographique des solutions vectorielles open source et cloud-native
  • Mise en place d'un environnement de test sur GCP
  • Documentation et implémentation des benchmarks (indexation, recherche, mise à jour)
  • Analyse comparative des performances et des coûts
  • Rédaction d'un guide de recommandations pour le déploiement interne

Apports pour l'étudiant

  • Expertise sur les bases vectorielles et leur intégration dans des environnements industriels
  • Expérience pratique sur des problématiques IA appliquées à la qualité en usine
  • Contribution à des guidelines stratégiques pour l'IA et la recherche vectorielle en entreprise
  • Connaissance des best practices MLOps pour le déploiement des projets IA chez Renault Group

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