STAGE - Ingénieur Optimisation et IA agentique (F/H)

Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.

Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr

Ce stage est proposé par l'organisation Recherche de Dassault Systèmes, dont la mission est de développer et d'évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, afin de maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques.

L'objectif général est de construire une chaîne générique dans laquelle des agents LLM prennent en charge l'extraction et la normalisation des contraintes et objectifs à partir de spécifications textuelles, puis génèrent et valident un modèle d'optimisation, qu'il soit exact ou méta-heuristique, avant d'orchestrer des solveurs combinatoires et multi-objectifs afin de produire un front de Pareto explicable.

Les questions de recherche portent sur :

• Jusqu'où un LLM peut-il fiabiliser la formulation (détection d'ambiguïtés, garde-fous d'infaisabilité, tests unitaires) ?
• Quels gains des heuristiques guidées LLM (initialisation, réparation, choix de voisinages) par rapport à un solveur seul ?
• Quelles métriques (hypervolume, IGD, violations de contraintes, temps) discriminent le mieux les approches ?

Vos missions

Vous contribuerez au développement de cette chaîne LLM ↔ optimisation multi-objectifs, visant à produire des solutions Pareto explicables et reproductibles. L'objectif est de comparer différentes méthodes et d'évaluer leur performance sur des scénarios synthétiques, en mesurant qualité, conformité, performance et traçabilité.

Vos principales activités seront :

• Développer Spec-Parser (LLM) : extraction de paramètres et contraintes depuis du texte standardisé avec contrôles sémantiques
• Concevoir Model-Builder : génération automatique de modèles Pyomo/OR-Tools et tests unitaires auto-générés
• Implémenter Solver-Hub : orchestration de solveurs exacts et algorithmes multi-objectifs
• Développer Heuristic-Repair (LLM) : propositions de mouvements et voisinages commentés et validés par le solveur
• Mettre en place Explainer : synthèse des compromis, justification des choix et audit des contraintes
• Concevoir des jeux d'expériences agnostiques au domaine et produire un dashboard Pareto
• Livrer la bibliothèque Python modulaire et un rapport méthodologique détaillant protocoles et ablations

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Informatique, IA ou Recherche Opérationnelle, vous vous passionnez pour la recherche et le prototypage.

Vous vous intéressez à la modélisation, à l'interface LLM ↔ optimisation et LLM ↔ heuristiques, ainsi qu'à la rigueur expérimentale pour la reproductibilité et l'évaluation méthodique.

Vous disposez de solides compétences techniques en :

• Python et LLM (tool-use, orchestration)
• Bases en optimisation combinatoire et/ou multi-objectif
• Rigueur expérimentale : structuration d'expériences, tests, CI
• Pyomo, OR-Tools, méta-heuristiques (facultatif)
• Vous savez analyser un problème complexe, structurer vos expérimentations et présenter vos résultats de manière claire et pédagogique.

Vous êtes à l'aise en anglais, à l'oral comme à l'écrit.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

• Environnement multiculturel
• Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
• Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
• Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc