Au sein du pôle Innovation & Transformation Digitale, la Direction Data Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de l’Intelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle s’appuie pour cela sur la fonction de Chief Data Officer Groupe et le DataLab Groupe, pôle de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les Caisses régionales, filiales et métiers de Crédit Agricole SA.
Le DataLab Groupe est organisé en 4 équipes spécialisées travaillant sur des projets au sein de Squads pluridisciplinaires selon une méthode interne d’inspiration Agile :
- Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI,
- Data Science Analytique et Sémantique qui conçoit des algorithmes d’Intelligence Artificielle basés sur l’open source exploitant respectivement des données structurées (tabulaires) et des données non structurée (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe.
- Gestion de projets qui avec l’ensemble des partenaires et les autres équipes du DataLab Groupe, identifie et étudie les opportunités, cadre les projets et en coordonne la réalisation.
Descriptif de la mission :
Contexte et objectifs du stage :
Le calcul quantique, un modèle de calcul radicalement différent des modèles classiques, est un champ de recherche très actif et prometteur, il permet d’apporter des réponses à des challenges technologiques importants que l’on rencontre dans différents secteurs d’activité, dont le secteur financier, en matière de simulation, optimisation et intelligence artificielle/machine learning.
Nous allons nous intéresser dans ce stage à l’apprentissage machine inspiré du calcul quantique, en utilisant des frameworks scientifiques connus dans ce domaine, comme les réseaux de tenseurs.
L’objectif est d’étudier et appliquer ces techniques sur un cas d’usage IA concret : le traitement automatique de documents (classification & extraction d’informations), et évaluer leurs capacités à résoudre des verrous technologiques que font face les approches traditionnelles.
Organisation et livrables :
Le stage se déroulera sous l’encadrement de Data Scientists selon les étapes suivantes :
- Veille bibliographique sur la problématique;
- Sélection et implémentation des approches les plus adaptés à la problématique ;
- Réalisation d’une étude comparative sur des données internes ;
- Intégration des développements dans le produit du DataLab Groupe;
- Publication scientifique si les travaux aboutissent à de nouvelles approches plus performantes que l’état de l’art.
Des interactions fréquentes avec les équipe de Data & AI Engineers du DataLab Groupe et des experts métier du Groupe auront lieu.