Stage MLOps : Robustesse de l’IA H/F

Contexte

Il est aujourd’hui connu que les IA ont tendance à halluciner. Ces comportements sont maintenant bien compris et peuvent être intentionnellement déclenchés par des attaques adversariales automatiques (descente de gradient, algorithmes génétiques…). Il est également possible de créer des défenses adversariales et de robustifier les IA face à ces attaques (adversarial retraining, ensembling…), avec de bonnes garanties théoriques. L’enjeu aujourd’hui est de baisser le coût d’entrée à ces évaluations et remédiations qui nécessitent l’appel à des expertises rares.

Dans ce cadre, Aneo lance un partenariat avec l’Université du Luxembourg (laboratoire SerVal) pour industrialiser et déployer une plateforme, A4S (AI-Audit-as-a-Service) en open-source ; c’est une peu “le MLFlow du la sécurité de l’IA”. Ce projet est un enjeu stratégique pour Aneo et ses clients pour créer des IAs plus sûres. Le projet A4S est largement entamé et maintenu par pas moins de 5 équipes dont 3 académiques.

Description du projet

Le stagiaire aura pour mission de s’approprier un code d’attaque et le complémenter pour fournir une solution complète de type SaaS (Software-as-a-Service) pour l’évaluation automatique de modèles. Le stage se partagera entre nos cercles d’expertise DevOps et IA pour un projet purement MLOps. C’est l’occasion de monter en compétence sur ces deux fronts et d’obtenir une expertise rare et en plein explosion. Les retours d’expérience sur l’implémentation et l’utilisation seront remontés au laboratoire SerVal pour alimenter leurs travaux de recherche, et le produit a vocation à être utilisé en aval dans des contexte industriels de pointe (financier, médical). Il est attendu une documentation technique détaillée, un code propre et lisible. Le projet peut occuper une durée modulaire en fonction des capacités du stagiaire : il faut commencer par porter le cœur du moteur dans une enveloppe SaaS, puis y rajouter des modules de robustification, d’autres attaques et du monitoring. Plus le projet avancera, plus il sera attendu du stagiaire qu’il collabore avec des devs front/ops et des ML Engineers pour affiner le produit.

Note

Selon le profil du candidat et son intérêt, il est possible d’orienter le sujet vers une problématique de recherche en lien avec le laboratoire SerVal. Cela intégrerait, en plus du travail précédemment décrit, l’implémentation de diverses attaques ou défenses et leur évaluation sur des cas pratiques. Les conclusions de l’étude associées aux résultats de robustification pourraient alors faire l’objet d’une soumission d’article dans une conférence ou un workshop dédié à cette thématique.

Les missions ou attendus à la fin du stage

• déploiement complet d’un moteur d’attaque et de défense de l’IA

• Rapport sur la consommation calcul de l’outil

• (Optionnel) extension du moteur à des cas particuliers : grey-box, white-box, autres méthodes de robustification…

• (Optionnel) : mise en œuvre réelle sur un cas d’usage client

• Bonne connaissance de la programmation orientée objet en Python

• De bonnes connaissances en Machine Learning.

• Des bases sur les bonnes pratiques de développement (Git, tests unitaires, CI/CD, etc).

• Des bases en technologies cloud (AWS, GCP, Docker…) sont un plus.

• Un esprit d’initiative et une bonne capacité à travailler en autonomie.

Pourquoi nous rejoindre ?

• Une expérience enrichissante : Vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets à fort impact dans les domaines du Machine Learning Adversarial

• Un environnement stimulant : Vous intégrerez une équipe dynamique et passionnée, composée d'experts en développement logiciel, en IA et en infrastructure Cloud.

• Des perspectives d'avenir : Ce stage pourra déboucher sur un emploi au sein de notre entreprise.

Informations pratiques :

• Niveau d’étude : Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur

• Stage basé à Boulogne Billancourt

• Durée du stage : 6 mois minimum (temps plein)

• Démarrage : 1er semestre 2026

• Télétravail : possibilité après 3 mois d'ancienneté (voir conditions de notre charte)

• Gratification stage : 1300 euros par mois

Parcours de recrutement : 1er échange RH (30 min) / 2ᵉ échange technique avec Antoine et/ou un DevOps (1h)

Chez Aneo, chacun.e a sa place. Nous valorisons toutes les singularités et recrutons dans le respect de l’égalité des chances.