Présentation

Les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et les véhicules autonomes nécessitent des tests rigoureux pour valider leur comportement face à la diversité des situations de conduite possibles sur la route. La multitude de scénarios de conduite auxquels ces systèmes doivent faire face rend les tests physiques coûteux et parfois dangereux pour les conducteurs et les autres usagers de la route.

La simulation est ainsi devenue un outil indispensable pour effectuer ces tests de manière sécurisée, à grande échelle et avec un coût réduit.

Les scénarios de conduite nécessaires aux tests sont généralement d'abord décrits en langage naturel, facilitant leur compréhension par les humains.

Ensuite, pour les rendre exploitables dans les tests de validation, ces descriptions doivent être manuellement converties dans un format compatible avec les logiciels de simulation utilisés. Ce processus, en plus d'être long, est sujet aux erreurs, ce qui peut affecter la fiabilité et l'efficacité des simulations. Il est donc essentiel de développer une solution automatisée capable d'interpréter et de convertir ces descriptions de façon précise et efficace, réduisant le temps de préparation des simulations et minimisant les risques d'erreurs.

Ce stage a pour objectif de développer des outils et des méthodes basés sur l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) en intelligence artificielle, afin de générer automatiquement des scénarios de conduite pour valider les systèmes d'aide à la conduite (ADAS) et les véhicules automatisés dans des environnements de simulation. Il s'agit de convertir des scénarios, initialement décrits en langage naturel et compréhensibles par un opérateur humain, en un format informatique compatible avec les environnements de simulation de conduite.

La génération augmentée par récupération (RAG) est une méthode visant à optimiser les performances des grands modèles de langage (LLM) . Elle utilise une base de connaissances externe fiable, différente des données d'entraînement initiales du modèle. RAG permet ainsi d'étendre les capacités des LLM en les adaptant à des domaines spécifiques ou à des bases de connaissances internes d'une organisation, sans nécessiter de réentraînement du modèle. Cette approche améliore la cohérence, la précision et la pertinence des résultats obtenus.

Vos missions

A ce titre, vous serez en charge de :

• Faire l'État de l'art sur les méthodes de génération des tests de validation basées sur l'IA
• Participer au développement et exploitation d'une architecture RAG permettant de traduire des scénarios décrits dans un langage naturel vers des scénarios de simulation 0
• Optimiser le modèle en fonction des résultats obtenus.

Qui êtes-vous?

Vous préparez actuellement un BAC+5 en master ou fin de cycle ingénieur en informatique, intelligence artificielle ou disciplines similaires. Vous recherchez un stage de 6 mois.

Vous avez des compétences en intelligence artificielle.

Vous maîtrisez la Programmation (Python, PyTorch/TensorFlow, etc.) .

Vous avez des connaissances en Modèles de génération de texte et traitement automatique du langage (LLM) .

Vous êtes reconnue/reconnu pour votre organisation et votre capacité de synthèse.

Métier

Durée du contrat

Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

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