STAGE – Utilisation de l’IA en Certification Avionique

Avec 80 000 salariés répartis sur plus de 250 sites dans le monde et un chiffre d’affaires de 26, 2 milliards de dollars, Collins Aerospace se positionne en leader sur le marché des solutions de technologies avancées et intelligentes pour l’industrie mondiale de l’aéronautique et de la défense. Chez Collins nous redéfinissons l’aérospatial ! 

Présente en France depuis 1959, Collins Aerospace Avionics et Mission Systems en France conçoit, développe et produit des solutions innovantes et de hautes intégrités pour ses clients des secteurs aéronautique et défense. Centre d’excellence du groupe Collins Aerospace dans les domaines de l’avionique (conduite de vol, communication et navigation, sécurité des vols) et des solutions de communications (des très basses fréquences aux communications satellitaires), Collins Aerospace Avionics et Mission Systems en France accompagne ses clients en Europe et dans le monde tout au long du cycle de vie des produits ; depuis les phases de Recherche et Développement (R&D), jusqu’à leur exploitation, en s’appuyant sur l’expertise de ses équipes d’ingénierie, de gestion de programmes, de production, de distribution et de maintenance.  

Missions : Utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans les activités de certification avionique. 

Dans le domaine de l’aéronautique, le développement de systèmes et équipements avioniques est soumis à des standards (DO-178C pour le logiciel/software, DO-254 pour le matériel/hardware, ARP-4754B pour les systèmes), définis comme moyens de conformité acceptables aux exigences règlementaires internationales. 

Les processus décrits dans ces standards nécessitent la production, la vérification et la justification de nombreux documents techniques (plans, spécifications, rapports de vérification, etc.). Les activités et les démonstrations de conformité sont rassemblées dans des résumés de conformité (Accomplishment Summaries), documents soumis pour approbation aux autorités de certification compétentes. Il est donc très important d’apporter beaucoup d’attention à la rédaction de ces documents. Cependant, le travail de synthèse est lourd et long, compte tenu de la grande quantité d’informations à récolter, trier, analyser, et valider. 

L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) ouvre de nouvelles perspectives pour soutenir ces activités en automatisant certaines tâches de compilation, d’analyse et de vérification documentaire, tout en maintenant les exigences de traçabilité et de rigueur règlementaire. 

L’objectif du stage est d’étudier et de prototyper des outils d’assistance basés sur l’IA générative augmentée par récupération (RAG) pour faciliter les activités de certification avionique. 

Parmi les nombreux sujets que l’on peut imaginer, un des axes proposés sera d’étudier la compilation automatique d’un résumé de conformité (Accomplishment Summary) en exploitant des modèles d’IA pour identifier, extraire et synthétiser les informations clés issues de multiples sources documentaires (plans, rapports, matrices de traçabilité, revues, etc.). 

Le stage s’organisera en différentes phases : 

Phase 1 : L’analyse des besoins et contraintes de certification avionique. 

Phase 2 : L’identification des cas d’usage pertinents pour l’IA générative. 

Phase 3 : Le développement d’un prototype d’outil d’assistance à la rédaction du résumé de conformité, incluant la mise en place de l’environnement ainsi que de la base documentaire associée. 

Phase 4 : L’évaluation des performances et des limites de l’approche. 

Phase 5 : La formalisation des résultats sous forme d’un manuel utilisateur détaillé et la présentation des résultats à l’ensemble du service. 

Durée du stage : 6 mois à partir de janvier 2027 en présentiel sur le site de Blagnac 

Profil : Master

Formation : Ecole d’ingénieur en informatique 

Compétences clés :  

• Compétences en développement Logiciel, langages de Scripting (Python) et en solutions d’IA en local (TensorFlow, Pytorch, Ollama, ...). 

• Compétences dans la manipulation de Large Language Models (LLM) et en traitement du langage naturel (NLP). 

• Connaissance conseillée du contexte aéronautique, des systèmes embarqués et des processus de certification avionique (DO-178C, DO-254, ARP-4754B). 

• Esprit d’analyse, curiosité technologique, autonomie, capacité à travailler en équipe. 

Fortement impliqués dans une démarche RSE, les enjeux liés à la sécurité, la santé et l'environnement sont au cœur de nos préoccupations. 

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