STAGE - IA Générative - développement d’un outil de Management des connaissances

Dans un secteur des lanceurs en pleine mutation, marqué par une concurrence internationale accrue et l'émergence de nouvelles technologies, la Direction du Transport Spatial (DTS) du CNES joue un rôle clé dans la conception et la mise en œuvre de projets spatiaux innovants.

Afin de garantir la pérennité des savoirs et d’assurer la continuité des projets, la DTS a développé une première version fonctionnelle d’un Proof of Concept (POC) de management des connaissances reposant sur l’IA générative. Cette solution, aujourd’hui opérationnelle et déployée, constitue une base solide pour la phase suivante.

Dans le cadre de ce projet, la DTS souhaite désormais faire évoluer cette solution vers une version plus mature, visant son industrialisation et intégrant des évolutions stratégiques et importantes. Le/la stagiaire aura pour mission de développer et mettre en place l’industrialisation du POC en renforçant la fiabilité et en professionnalisant l’outil pour assurer sa scalabilité et son adoption à grande échelle.

Rattaché(e) au service Sécurité et Établissement de la DTS, vous aurez pour mission de faire évoluer et d'industrialiser la solution existante pour : - Garantir une capitalisation des connaissances robuste et pérenne. - Offrir aux équipes une interaction dynamique et fluide avec l'outil. ## 1.

Capitalisation des connaissances & gestion des données - Travailler les aspects de partage de connaissances avec un management du stockage. - Assurer une gestion pérenne et sécurisée des données récoltées. - Garantir l'archivage, le nettoyage et l'indexation des données collectées. ## 2.

Interaction utilisateur dynamique et fluide - Développer une interaction dynamique et fluide des utilisateurs avec l'outil. - Faire évoluer l'interface utilisateur (UI) et l'expérience utilisateur (UX) intuitive existante. ## 3.

Prompt engineering & orchestration d'agents IA - Réaliser du prompt engineering pour une meilleure dynamique d'interview des experts. - Améliorer l'orchestration d'agents IA pour une capture et une structuration optimale des connaissances. ## 4.

Recherche intelligente & base de données vectorielle - Développer un RAG (Retrieval-Augmented Generation) efficace. - Implémenter un GraphRAG pour une recherche sémantique avancée. - Mettre en place une recherche par mots-clés (keyword search) performante. - Déployer une base de données vectorielle pour le stockage et la recherche d'embeddings. ## 5.

Affichage multimodal des résultats - Mettre en place un affichage des résultats avec une interaction multimodale auprès des utilisateurs (voix, texte, visuels, cartes mentales, etc.). ## 6.

Rapport de recommandations & clause technique - Rédiger un rapport de recommandations pour la mise en place d'un produit plus mature. - Proposer une clause technique pour la mise en œuvre de la solution. ## Livrables attendus - Code source de la nouvelle version - Documentation technique - Recommandations stratégiques pour l'industrialisation Le/la stagiaire s'appuiera notamment sur les compétences de DTS//SE, DTN/SI, DTN/DA/CC.

Le stage pourrait débuter en Janvier 2027. ## Profil recherché Étudiant en École d'ingénieur, vous avez une bonne connaissance dans le domaine informatique et le traitement des données.

Des connaissances en Python, LlamaIndex, LangChain, Linux, , Next.js, LangGraph sont conseillées. ## Qualités personnelles - Capacité d'analyse et de synthèse pour structurer des connaissances complexes. - Ouverture d'esprit et diplomatie pour travailler dans un environnement transverse. - Autonomie et adaptabilité face à un contexte en constante évolution. - Méthode et rigueur dans l'organisation du travail pour mener à bien l'industrialisation de la solution. *En tant qu'EPIC, le CNES applique un principe de neutralité (notamment politique et religieux) à l'ensemble de ses collaborateurs