Vous serez accueilli·e au sein de l’IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l’équipe du laboratoire et participerez pleinement à ses activités.

Participez vous aussi à des projets qui dessineront le monde de demain !

Les codes de simulation utilisent la méthode Monte Carlo qui reproduit numériquement les aléas subis par les particules lorsqu’elles interagissent avec la matière les environnant. 

Typiquement, étant donnée une source de particules (source radioactive, générateur de neutron, accélérateur de particules, …) et son environnement (murs, sol, blindages, …) on cherche par exemple à déterminer la réponse d’un détecteur à ces particules. Optimiser les dimensions, la position ou la nature d’un détecteur requiert de nombreuses itérations de calculs [1] qui sont chronophages, car il faut modifier les paramètres un à un et relancer à chaque fois les simulations. L’utilisation d’un agent IA permettrait d’automatiser ces étapes. De la même façon, on peut aussi vouloir optimiser des épaisseurs et natures de matériaux pour minimiser le bruit de fond associé à des sources radioactives parasites [2], ou construire des méta-modèles à partir d’un grand nombre de simulations comportant plusieurs paramètres à faire varier, pour faire du Machine Learning [3]. Ces tâches seront soumises à l’agent IA en utilisant le langage naturel. 

Le stage consistera à prendre en main un code en open source [4] et à l’adapter aux besoins du laboratoire afin de tester ses performances, notamment pour l’automatisation des tâches.

Dans un premier temps, le travail du stagiaire consistera à reproduire les exemples décrits dans la publication de référence [4], en testant éventuellement l’impact de différents LLM. 

Ensuite, le package devra être adapté pour pouvoir être utilisé avec un code de calcul Monté Carlo différent de celui présenté dans la publication de référence.

Enfin, les performances de l’agent seront évaluées sur des cas tests représentatifs de certaines tâches effectuées au LMN.

L’agent fonctionnera en local avec un supercalculateur d’IA de bureau, donc sans aucune connexion à internet, en utilisant une LLM disponible en open source qui aura été préalablement téléchargée et installée dans le supercalculateur.

[1] https://theses.hal.science/tel-02366534v1 (§ II.6.2.1)

[2] https://doi.org/10.1007/s10967-016-4816-3 

[3] https://doi.org/10.1109/TNS.2024.3351275 

[4] https://doi.org/10.1016/j.egyai.2025.100555 

« Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés »

Le stage s’adresse à un(e) étudiant(e) de niveau Master 2 d'informatique ou en dernière année d’école d’ingénieur mettant l’accent sur l’Intelligence Artificielle.

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Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous.

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