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STAGE 2026 - IA / NLP - Apprentissage des préférences utilisateur (mémoire) - F/H


Informations générales

Localisation du poste

Labège, FRANCE

 

Envie de vous lancer un nouveau défi et bénéficier d'une mobilité en interne ? Alors postulez dès maintenant et devenez notre nouveau STAGE 2026 - IA / NLP - Apprentissage des préférences utilisateur (mémoire) - F/H en STAGE au sein de l'entité BERGER-LEVRAULT !

 

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Votre future équipe

Intégré(e) à la Direction de la Recherche et de l’Innovation Technologique (DRIT) de Berger Levrault, vous rejoindrez une équipe innovante qui valorise la curiosité, la collaboration et l’expérimentation. Chercheurs, doctorants, étudiants et ingénieurs collaborent quotidiennement pour concevoir des solutions innovantes et préparer les usages technologiques de demain.

 

 

Vos missions

🔍 Sujet : Apprentissage des préférences utilisateur - personnalisation de la stratégie d’agent IA

 

 

🧩 Contexte :

 

Au sein de la Direction de la Recherche et de l’Innovation Technologique (DRIT), le Lab IA explore les nouveaux paradigmes d’intelligence artificielle, et en particulier l’intégration des modèles de langage de grande taille (LLMs) dans des systèmes multi-agents intelligents.

 

L’un des défis de ces systèmes d’agents IA modernes est de pouvoir s’adapter à leurs utilisateurs : niveau de technicité attendu, style de communication, granularité des explications, ou encore préférences dans la façon d’exécuter des tâches.

 

Le stage s’inscrit dans une démarche de R&D exploratoire, visant à concevoir et expérimenter un mécanisme d’apprentissage et de personnalisation adaptative permettant à un agent IA de moduler ses réponses et stratégies en fonction du profil et du comportement de chaque utilisateur.

 

 Ce travail s’intègre dans le cadre du projet Athena, une plateforme d’agents IA développée par Berger-Levrault, visant à créer des assistants capables de raisonner, collaborer et s’adapter de manière autonome

 

 

🛠️ Missions :

  • Étudier les approches existantes de personnalisation d’agents IA : apprentissage implicite/explicite des préférences, reinforcement learning from user feedback (RLHF/RLAIF), retrieval personalization, contextual prompt tuning, profilage dynamique.
  • Concevoir une architecture d’agent capable de :

                 - observer et enregistrer les interactions utilisateur (préférences, styles, contextes d’usage),

                 - apprendre à inférer les préférences implicites (ton, niveau d’explication, format de réponse, etc.),

                 - adapter dynamiquement sa stratégie d’orchestration, son prompting ou son contenu généré.

  • Prototyper un système d’apprentissage continu des préférences, connecté à la plateforme d’agents IA Athena.
  • Définir des métriques de satisfaction et de pertinence personnalisée, et mettre en place un protocole expérimental d’évaluation.

 

Approches et technologies envisagées :

  • Techniques de personnalisation :
    • Profilage utilisateur dynamique (embedding comportemental, clustering sémantique)
    • Contextual Prompt Adaptation
    • Few-shot personalization (mémoire courte + profil long terme)
    • Reinforcement Learning from User Feedback (RLHF / RLAIF simplifié)
  • Stack technique :
    • Python, LangChain
    • Vector store pour stockage de préférences  (Weaviate)
    • Streamlit / React pour le tableau de bord de suivi utilisateur
    • LLMs : Mistral

 

Livrables attendus :

  • État de l’art sur les approches de personnalisation d’agents IA et apprentissage des préférences
  • Prototype d’un agent capable d’adapter son comportement à chaque utilisateur
  • Mécanisme de suivi et de visualisation de la personnalisation
  • Rapport sur la performance du modèle d’adaptation et les gains observés

 

 

Cette offre est faite pour vous ? Uniquement si...

  • Vous êtes étudiant(e) en Master 2, en école d’ingénieurs ou en formation universitaire en intelligence artificielle, data science, NLP ou informatique. Et vous recherchez un stage de 6 mois débutant au printemps 2026.

  • Vous démontrez un intérêt marqué pour la recherche appliquée et les LLMs.

  • Vous possédez de bonnes compétences en Python ainsi qu’en manipulation de modèles de langage et d’embeddings.

  • Vous faites preuve de curiosité scientifique, de rigueur méthodologique et d’un réel goût pour l’expérimentation.

 

 

Pourquoi vous lancer dans cette nouvelle aventure ?

  • Parce que vous avez suivi toutes les astuces mentionnées dans la vidéo ici
  • Parce que vous avez envie de donner un nouvel élan à votre carrière au sein du groupe Berger-Levrault et challenger votre expertise dans un autre contexte
  • Parce que vous êtes doté(e) d'une expérience et de compétences pertinentes pour le poste
  • Parce que 100% des gagnants ont tenté leur chance ? 😉

 

Et si vous avez la moindre question, n’hésitez pas à contacter directement PERUSIN CAMILLE qui est en charge du recrutement !

 

 

Quelles sont les étapes du processus de recrutement ?

  • Première étape : Envoyez votre CV et lettre de motivation via l'espace candidat (Éléments obligatoires, même pour de l'interne !)
  • Deuxième étape : Votre profil attire notre attention, votre recruteur ou votre futur manager aura le plaisir de vous contacter pour un premier échange téléphonique.
  • Troisième étape : Vous avez suscité notre curiosité:-), nous vous contacterons pour un 2ème entretien à distance ou au sein de nos locaux.  

Naturellement, vous aurez une réponse de notre part que cela soit 👎 ou 👍.