Le traitement d’événements complexes est très approprié dans le cadre de la supervision pour la sécurisation
d’infrastructures critiques (SIC). Il permet de raisonner sur des patrons d’événements identifiés au fur-et-à mesure
que les capteurs envoient leurs détections (traitement en flux et asynchrone). Pour ce faire, le laboratoire utilise
une technique issue de l’intelligence artificielle, l’inférence événementielle, au travers du moteur d’inférence Drools
Fusion. On appelle système d’inférence événementielle un système expert réactif dans lequel le raisonnement ne
repose pas sur les valeurs de vérité (Vrai/Faux), mais sur les valeurs de perception (Reçu/Non Reçu). Pour la problématique
SIC, le raisonnement consiste à identi6er le plus tôt possible de potentielles menaces, au travers de
schémas de filtrage particuliers sur les détections réalisées par les capteurs intelligents déployés.
La réalisation d’un tel système dépend principalement du niveau de compétence de l’expert qui le met en place.
De ce fait, leur exécution conduit à des erreurs opérationnelles (faux positifs, faux négatifs, mauvaises déductions),
quel que soit le niveau d’expertise. Bien qu’ayant aujourd’hui des succès de réalisation indiscutables, l’apprentissage
machine ne permet pas encore de construire ces systèmes, soit parce qu’il n’est pas possible d’obtenir un nombre
d’exemples représentatifs en nombre suffisant, soit simplement de part la complexité des schémas logiques décrits
dans les prémisses. Cependant, certains travaux ont commencé à s’intéresser à une approche hybride dans laquelle
l’apprentissage permettrait de modi6er un système existant plutôt que de le synthétiser totalement.
L’objectif de ce stage serait d’étudier en quoi les méthodes d’apprentissage automatique, avec un intérêt particulier
pour les méthodes par renforcement ou incrémentales, permettraient d’exploiter ces erreurs pour améliorer la
qualité opérationnelle du système d’inférence.


Mots-clés
apprentissage par renforcement; intelligence artificielle hybride; moteurs d'inférence
Établissement
Thales Recherche et Technologie
91767 cedex Palaiseau  
Site Web
http://www.thalesgroup.com
Date de début souhaitée
15/03/2019
Langues obligatoires
Anglais; Français
Niveau
Bac +5
Prérequis

Le stage s’adresse à un.e étudiant.e de niveau Ingénieur dernière année ou Master II Recherche, dans une spécialité associée à l’Intelligence Artificielle.
La candidature justifiera d’une expérience dans l’utilisation d’un moteur d’inférences, et systèmes à base de règles ou méthodes d’apprentissages mais non limitées aux réseaux de neurones. Une expérience dans la réalisation d’un système expert, ou bien dans l’apprentissage avec des algorithmes tels que Association Rule Mining, Inductive Logic Programming ou l’apprentissage par renforcement est un plus.
Une bonne connaissance du langage de programmation Java ou Python est exigée. La personne est à l’aise dans un environnement Linux et connait LATEX.
Un minimum d’autonomie, de sens du relationnel et de capacité de travail en équipe est attendu.

Durée
6 mois
Indemnité
>1000€ brut
Informations de contact

https://emploi.thalesgroup.com/emploi/palaiseau/stage-en-intelligence-artificielle-apprentissage-pour-l-autocorrection-d-un-systeme-d-inference-ev/17883/10161206