Ce sujet de stage est rattaché au lab'Innov d'Aubay. il s'agit de la cellule d'innovation du groupe Aubay. Tu pourras intervenir sur des projets en mode R&D adoptant une approche agile. À Paris ou à Lyon, nous te proposons des sujets Innovants notamment sur l’IA, la Data, le numérique responsable ... et encore pleins d’autres à découvrir !
ici, nous te proposons le stage "Explainable Aubay Intelligence"
Comprendre ce que « pense » un modèle d'IA, détecter ses biais et le piloter de l'intérieur pour une IA plus éthique.
SUJET :
Midjourney, Stable Diffusion, DALL·E : les modèles texte-image sont partout. Mais ils reproduisent — et parfois amplifient — les biais sociétaux contenus dans leurs données d'entraînement. Comment corriger cela sans ré-entraîner des modèles géants à coups de millions d'images ?
Les dernières avancées en interprétabilité ouvrent une voie plus fine, plus éthique et bien plus éco-responsable : identifier à l'intérieur du modèle la « direction » responsable d'un comportement, puis piloter le modèle le long de cette direction — à l'inférence ou dès l'entraînement.
Ton stage se situe exactement à cette frontière : faire dialoguer diagnostic des biais et pilotage interprétable, sur un terrain d'application concret et spectaculaire, la génération d'images.
TA CONTRIBUTION :
• Explorer l'état de l'art des méthodes d'évaluation et de correction des biais dans les modèles de diffusion, et en tirer un cadre de travail solide.
• Construire ton propre benchmark pour mesurer, comparer et objectiver les résultats.
• Expérimenter, itérer et améliorer en continu tes approches de correction.
• Partager tes résultats : présentations à des publics experts comme néophytes, articles et démos internes.
Tu es acteur du sujet de bout en bout : tes choix orientent réellement la suite des travaux.
POUR TOI :
• Travailler sur des modèles de pointe, dans un domaine qui bouge chaque semaine.
• Découvrir la posture recherche appliquée : lire des papiers, les implémenter, les challenger.
• Donner du sens à ta technique en apportant une véritable dimension éthique et responsable à l'IA générative.
• Repartir avec un portfolio concret (benchmark, expérimentations, présentations) et une expertise XAI rare sur le marché.
Mots clés : IA générative, éthique, modèles de diffusion, explicabilité, recherche appliquée
Technologies : Python, PyTorch, modèles de diffusion (Stable Diffusion), Hugging Face
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