Stage recherche -Évaluation des modèles d'IA générative pour Forecasting de séries temporelles F/H
votre rôle
L'objectif principal de ce stage est d'explorer et d'évaluer les modèles de fondation pour le forecasting de séries temporelles. Plus précisément, il s'agit de :
- Réaliser un état de l'art des méthodes et modèles récents en IA générative appliquée à la prévision de séries temporelles.
- Tester et comparer les principaux modèles de fondations (tels que Amazon Chronos, Salesforce Moirai, Google TimesFM, Nixtla TimeGPT etc.) sur des jeux de données publiques connus mais surtout sur des données propriétaires d'Orange pour évaluer leur performance en contexte réel.
- Mesurer et analyser la précision des prévisions, ainsi que le temps de calcul nécessaire à leur entraînement et à leur inférence.
Formuler des recommandations sur les modèles les plus adaptés en fonction des critères de performance et de complexité.
Le stage se déroulera dans un environnement Python, utilisant principalement :
- Bibliothèques de traitement de données : pandas, numpy
Frameworks de modélisation (si nécessaire) : PyTorch, TensorFlow, - Hugging Face Transformers
- MLOps : poetry, pyenv, uv, MLflow
- Outils d’évaluation : scikit-learn, statsmodels, nixtla
- Plateformes de calcul : Environnement local avec GPU ou CPU
- Accès aux jeux de données publics via des API ou téléchargements directs
- Accès sécurisé aux données propriétaires d’Orange pour les expérimentations
votre profil
• Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur, de master en IA/Data Science.
• Une expérience pratique en programmation Python, notamment avec des bibliothèques telles que pandas, numpy, scikit-learn, (TensorFlow ou PyTorch si nécessaire), et être à l’aise dans la création d’environnements virtuels (poetry, pyenv, uv)
• Rigueur dans l’établissement du plan d’expériences et dans le développement afin de permettre de reproduire les résultats d’expérience
• Curiosité, autonomie, esprit de recherche, capacité à vulgariser.
• Un intérêt particulier pour les modèles de deep learning, notamment les architectures Transformer, et leur application aux séries temporelles.
• Une curiosité pour les nouvelles technologies et une capacité à se tenir à jour sur l’état de l’art scientifique.
• Une bonne capacité d’analyse, de synthèse et de communication pour rédiger des rapports techniques et des recommandations.
le plus de l'offre
Au cours de ce stage, vous allez développer des compétences pointues en :
- Compréhension et mise en œuvre de modèles d’IA générative appliqués à la prévision de séries temporelles
- Analyse comparative de différentes architectures de modèles (Transformers, VAEs, GANs, etc.)
- Techniques d’évaluation de la performance en forecasting, incluant la gestion des métriques (MAE, RMSE, MAPE) et la mesure du temps de calcul
- Rédaction de rapports techniques et recommandations stratégiques pour l’utilisation de modèles d’IA en contexte industriel
- Développement de compétences en veille technologique et en état de l’art dans un domaine en pleine évolution
entité
L’ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l’innovation d’Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l’humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l’écosystème digital mondial.
Nous formons les expertes et les experts des technologies d’aujourd’hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l’innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d’une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité…), les femmes et les hommes de Innovation sont à l’écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d’Orange un opérateur multiservices de confiance.
Au sein d'IT Services, la Digital Cloud Services en particulier la Digital Intelligence Factory traite d'automatisation, identité, solutions data.
Composée d'une vingtaine de permanents, accueillant 4 doctorants, PROF est une équipe orientée analyse de données, machine learning et intelligence artificielle, conjuguant travaux de recherche et mise en oeuvre applicative.
Les membres de l'équipe sont basés à Lannion (majoritairement) et Paris.