Information Technology Engineer Intern - AI Optimization

Description du poste

Lieu : Lyon 7ème

Durée et/ou période du stage : Stage de fin d'études ou de césure de 6 mois, à compter de début 2027 (idéalement mars 2027)

En tant que stagiaire, vous intégrerez le Centre de Projets Réseau Terrestre (CPRT) de Lyon au sein de la Direction Projet Terrestres de RTE (DPT), responsable de la réalisation des investissements sur le réseau électrique de la région Auvergne-Rhône-Alpes.

Vous serez rattaché(e) au Pilote Sécurité du Centre, qui travaille également pour la mission nationale sécurité de DPT. 

Au sein du Centre, la sécurité et la qualité lors des interventions sur chantiers constituent des priorités absolues. Chaque année, plusieurs centaines de Visites de Sécurité (VSE) sont réalisées auprès des prestataires et intervenants. Face à la multiplicité et à l'hétérogénéité des données disponibles (opérations à risques similaires des autres projets, analyses de risques génériques et spécifiques de la revue de sécurité amont, référentiels sécurité contractuels, historiques des visites et retours de contrôle, plannings de coordination des opérations, documents d'accès aux ouvrages électriques, accidentologie,...), l'enjeu est de doter les acteurs de terrain d'un outil intelligent capable de cibler instantanément les points de contrôle prioritaires avant chaque visite et d'aider à la planification desdites visites.

En tant que véritable tête de pont pour cette innovation, vous aurez pour mission de concevoir et développer un prototype opérationnel d'agent IA générative destiné à optimiser la préparation et la pertinence des visites de chantiers, avec une perspective de déploiement à l'échelle nationale.

Pour mener à bien ce projet, vous bénéficierez d'un double accompagnement : le sponsor métier sécurité du centre et l'appui méthodologique et technique des experts en Intelligence Artificielle de RTE (Direction Données Intelligence Artificielle et Analyses - DIA2), tout en capitalisant sur des briques existantes de proximité technique.

Accompagné(e) de votre tuteur, vos missions s’articuleront autour des axes suivants :

• Cadrage du besoin et cartographie des données d'entrée ainsi que des formats de sortie : identifier et qualifier les sources documentaires pertinentes (textes, schémas, plannings, bases SharePoint, comptes-rendus de contrôleurs, historiques prestataires et analyses de risques,...) tout en définissant les règles de gouvernance, de confidentialité et d'intégration sécurisée sur serveurs internes.

• Structuration de la base de connaissances : concevoir les pipelines d'ingestion et d'indexation de documents techniques hétérogènes en lien avec les standards et recommandations du département DIA2.

• Développement du prototype d'agent IA (LLM (grands modèles de langage) / RAG (pour Retrieval-Augmented Generation ou génération à enrichissement contextuel)) : implémenter la solution capable de croiser les caractéristiques d'un chantier (nature de l'opération, phase en cours, antécédents, typologie de risque) avec les retours d'expérience et constats sécurité de chantiers comparables.

• Génération automatisée de synthèses opérationnelles : paramétrer l'outil pour délivrer aux visiteurs une fiche de préparation synthétique et ciblée en moins de quelques minutes (points de vigilance critiques, questions clés à poser, focus qualité/sécurité selon l'intervenant).

• Tests utilisateurs, validation terrain et capitalisation : éprouver le prototype auprès des visiteurs de chantiers à Lyon, mesurer les gains en pertinence et en temps de préparation, puis formaliser le retour d'expérience et le cadre de déploiement pour un essaimage au niveau national.

Qualifications

Vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 (École d'ingénieurs ou Master 2) avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, Data Science ou Informatique, et vous recherchez un stage de fin d'études (PFE) ou une année de césure.

Vos compétences :

• Maîtrise ou appétences en programmation (Python) et pour l'IA générative (LLM, RAG, agents intelligents, traitement du langage naturel / NLP).

• Capacité à appréhender des architectures de données et à manipuler des formats documentaires variés.

• Capacité à s’intégrer dans le métier de l’ingénierie pour mieux comprendre les attentes.

Vos qualités :

• Vous êtes curieux(se), proactif(ve) et autonome dans votre démarche d'investigation.

• Vous faites preuve d'esprit d'analyse, de créativité et d'une réelle capacité de synthèse face à des données complexes.

• Vous êtes pédagogue, doté(e) d'une bonne aisance relationnelle pour interagir avec des profils transverses (experts IA, préventeurs sécurité, managers de projets).

• Vous aimez concevoir des solutions concrètes apportant une réelle valeur ajoutée aux utilisateurs terrain.

• Vous avez déjà une expérience sur un projet de développement d'un outil IA.

Informations supplémentaires

En nous rejoignant, vous intégrez une entreprise engagée dans votre réussite et tournée vers l’avenir  : 

• L'opportunité de contribuer à des projets concrets, innovants et à fort impact 

• Une gratification mensuelle attractive, déterminée en fonction de votre niveau d'études 

• Un accompagnement par un tuteur dédié tout au long de votre stage pour favoriser votre montée en compétences 

• Jusqu'à 5 jours de congés rémunérés, selon la durée de votre stage 

• Des avantages complémentaires : prise en charge des frais de transport, indemnité repas et aide au logement (sous conditions). 

• De réelles perspectives d’avenir : possibilité de poursuivre votre parcours chez RTE (embauche ou poursuite en alternance)… 

…Si le courant passe, ça peut durer longtemps ! 

Dans le cadre des activités relatives à l’emploi proposé, vous pouvez être amené(e) à accéder à un (ou des) site(s) relevant de la responsabilité de RTE. A cette fin et dans le respect des articles R1332-22-1 et suivants du Code de la Défense, nous vous informons qu’une enquête administrative est susceptible d’être réalisée à notre demande par l’autorité administrative, afin de vérifier qu’aucun fait vous concernant n’est incompatible avec l’accès envisagé.