STAGE 2027 - Stage en Intelligence Artificielle pour le centre d'Essais en vol et intégration (F/H)

Summary: Design, implement, and evaluate AI certification and uncertainty estimation approaches for critical computer vision models in flight testing. The role involves developing robustness techniques, benchmarking on industrial use cases like OCR, and collaborating with test and physics teams to integrate reliable AI compo...

Job Description:

Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ?

Quel que soit le métier de vos rêves, nous avons peut-être le stage qu’il vous faut !

Vous êtes étudiant(e) et à la recherche d'un stage ou d'une année de césure vous permettant de valider votre diplôme et qui fera décoller votre carrière ? Imaginez-vous au cœur d’une entreprise reconnue à l’international, implantée sur tous les continents du monde et riche d’une diversité de parcours, d’expertise et de culture.

Tournée vers le digital, à la pointe de la recherche et de l’innovation, vous avez l’opportunité de faire partie de cette aventure passionnante.

Votre mission, si vous l'acceptez :

Une offre de stage intitulée « Stage en Intelligence Artificielle pour le centre d'Essais en vol et intégration (F/H) » vient de s'ouvrir au sein de Airbus Commercial Aircraft sur son site de Toulouse. Vous rejoindrez le département « Digital Test Means » du Centre d'Essais en Vol et d'Intégration, au sein de l'équipe Intelligence Artificielle (IA).

Votre stage consistera à concevoir, implémenter et évaluer des approches de certification et d'estimation de l'incertitude (notamment via la prédiction conforme et les réseaux de neurones Lipschitz) appliquées à des modèles d'IA critiques en computer vision pour la chaîne de mesure et les essais en vol.

Ce stage, d'une durée de 6 mois, débutera idéalement en premier semestre 2027 (cette période est indicative et pourra être ajustée).

Vos principales missions consisteront à :

• Réaliser un état de l'art approfondi et explorer les méthodes de prédiction conforme (Conformal Prediction) appliquées aux réseaux de neurones profonds.
• Mettre en œuvre des approches de quantification de l'incertitude indépendantes de la distribution (Distribution-Free Uncertainty Quantification) afin de générer des ensembles de confiance garantis (ex. à 90 %) adaptés à la complexité des données d'entrée.
• Développer et expérimenter des techniques de robustesse et de certification algorithmique (notamment via des réseaux de neurones Lipschitz ou des garanties théoriques formelles).
• Appliquer, benchmarker et valider ces approches sur des cas d'usage industriels concrets en vision par ordinateur (computer vision), tels que des systèmes d'OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) ou de comparaison d'images pour les essais aéronautiques.
• Collaborer étroitement avec les équipes d'essais, les physiciens et les data scientists pour intégrer ces briques fiabilisées au sein de la chaîne de traitement de bout en bout.

Votre tuteur ou tutrice vous accompagnera tout au long de votre stage, vous aidant à développer vos compétences et à atteindre vos objectifs professionnels.

Ce stage vous permettra notamment de développer les compétences suivantes :

• Expertise théorique et pratique en Conformal Prediction et en quantification de l'incertitude dans les réseaux de neurones.
• Maîtrise des méthodes de robustesse certifiée et d'explicabilité/fiabilisation des modèles d'IA (réseaux Lipschitz, bornes de confiance).
• Expérience opérationnelle du déploiement d'algorithmes d'IA sur des données réelles et critiques de vision par ordinateur (OCR, analyse d'images).
• Compréhension approfondie des processus de mesure, d'instrumentation et d'essais en vol dans l'industrie aéronautique.
• Méthodologie de travail transverse en R&D industrielle combinant rigueur mathématique et implémentation logicielle.

Votre carte d’embarquement pour cette aventure :

Vous êtes actuellement en Master 2, 5ème année d'école d'ingénieur ou équivalent (Bac+5), spécialisé en Intelligence Artificielle, Mathématiques Appliquées, Informatique ou Data Science.

Vous possédez idéalement les compétences suivantes :

• Compétences techniques :
• Solides fondations en mathématiques appliquées (probabilités, statistiques, optimisation) et en Machine Learning / Deep Learning.
• Maîtrise des frameworks de Deep Learning et du développement Python (PyTorch, TensorFlow, etc.) ainsi que des bibliothèques de Computer Vision (OpenCV, etc.).
• Connaissances en quantification de l'incertitude, robustesse algorithmique ou prédiction conforme (une expérience en laboratoire de recherche appliquée ou lors d'un projet industriel est un plus).
• Une familiarité avec les environnements industriels complexes (aéronautique, spatial, automobile) constitue un atout apprécié.
• Soft Skills :
• Autonomie, curiosité scientifique et rigueur méthodologique.
• Excellent esprit d'équipe, aisance relationnelle et fortes capacités de communication écrite et orale.
• Orientation utilisateur et pragmatisme : profil « doer » passionné par la résolution de problèmes techniques complexes de bout en bout.
• Langues :
• Anglais : Niveau Avancé
• Français : Niveau Avancé

Notre processus de recrutement :

Votre candidature sera analysée attentivement par notre équipe de recrutement. Si votre profil correspond à nos attentes, vous serez invité(e) à réaliser un entretien vidéo. Suite à cette étape, si votre candidature est retenue, elle sera alors proposée au manager pour un entretien.

Envie de faire partie de l'aventure Airbus ? Postulez dès maintenant et rejoignez-nous !

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:
Airbus Operations SAS

Employment Type:
Internship
-------

Experience Level:
Student

Job Family:
Digital

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