Stage - R&D - Maintenance Prescriptive avec de l’IA agentique F/H presso Airliquidehr

Air Liquide est un leader mondial des gaz, technologies et services pour l’industrie et la santé. Présent dans 60 pays avec environ 66 300 collaborateurs, le Groupe sert plus de 4 millions de clients et de patients. Oxygène, azote et hydrogène sont des petites molécules essentielles à la vie, la matière et l’énergie. Elles incarnent le territoire scientifique d’Air Liquide et sont au cœur du métier du Groupe depuis sa création en 1902.
Air Liquide place la diversité au cœur de ses activités et s'engage notamment en favorisant l’égalité professionnelle et l’emploi des travailleurs en situation de handicap.

Le Campus Innovation Paris (78 - Les Loges en Josas) est le plus grand centre de R&D d’Air Liquide.
Il développe des solutions innovantes pour l’ensemble des activités du Groupe. Plus de 250 chercheurs travaillent dans 48 laboratoires dotés de matériel de pointe et de plateformes expérimentales, pour explorer plusieurs domaines de recherche.

 

How will you CONTRIBUTE and GROW?

 

Vous évoluerez au sein de la R&D sur le nouveau Campus Innovation Paris du Groupe Air Liquide offrant un environnement stimulant. Ce nouveau campus est au cœur de l’innovation avec de nombreux défis et des horizons nouveaux en synergie avec les différents métiers du groupe: Santé, Large Industrie, Industrial Merchant. 

Au sein du groupe CP (Customers Process) l'Équipe Data Science rassemble des compétences et experts R&D en Science des Données, Intelligence Artificielle (IA) et Objets Connectés. Tirant parti du potentiel des techniques avancées d'acquisition de données, d'analyse, de modélisation prédictive et prescriptive, l'équipe développe des nouvelles solutions permettant une meilleure prise de décision pour l'excellence opérationnelle et l'innovation dans les activités d'Air Liquide. Au cours de ce stage, l’étudiant(e) aura à contribuer aux initiatives Data Science & Digital du groupe en utilisant ses connaissances scientifiques en Data Sciences et Intelligence Artificielle

Description du stage

Dans le cadre de ses activités de recherche et de développement, le stagiaire sera amené à contribuer au

développement d’algorithmes relatifs aux architectures agentiques destinées à la maintenance prescriptive des systèmes Air Liquide, en particulier pour la tâche de diagnostic des défaillances.

Pendant le stage, le candidat contribuera activement à la conception d’une solution agentique capable de surveiller de façon proactive l’état d’un système, diagnostiquer les défauts et aider à la décision en analysant des modalités textes, séries temporelles ... Les travaux de stage incluront d’une part, l’étude des approches de type text-to-series pour la conception de données synthétiques et, d’autre part, les contributions à une architecture multi-agents pour le diagnostic et la maintenance : tooling, model context protocol (MCP), renforcement, concept bottleneck, …
 

Missions

• Veille bibliographique et état de l’art des modèles de type Text To Series

• Développement de briques logicielles pour les agents IA (Langchain, LlamaIndex, Smolagents…)

• Test et intégration des briques logicielles et analyse d’ablation (hallucination, convergence…)

• Démonstration des résultats et amélioration de la solution proposée.

L’étudiant(e) bénéficie du coaching d’experts métiers et lead Data Scientists en Intelligence Artificielle pour assurer sa montée en compétence. Les travaux réalisés peuvent faire l’objet d’une publication scientifique.

 

Are you a MATCH?

 

Les différentes compétences recherchées

• Master (ou Bac+4 ou +5) en Traitement du Signal, Data Science, Mathématiques appliquées, Informatique.

• Maîtrise de Python et de Linux

• Connaissance des bibliothèques relatives à l’intelligence artificielle :  pytorch, transformers, langchain …

• Connaissances des bibliothèques relatives à la visualisation : dash/plotly, streamlit, gradio…

• Esprit curieux et autonome et capacité pour résoudre des problèmes.

Informations Complémentaires

Air Liquide est labellisé Happy Trainees.

Le stage sera réalisé au Campus Innovation Paris, centre de R&D d’Air Liquide en France situé aux Loges-en-Josas (1, Chemin de la Porte des Loges).

• Localisation géographique: France / Ile de France / 78 - Les loges

• Date de début souhaitée: Mars 2026

• Durée: 6 mois

• Rémunération: selon profil 

Pour en savoir plus sur notre entreprise et obtenir des conseils pour nous rejoindre, cliquez ici

 

Références:

 

Gu, S., Li, C., Jing, B., & Ren, K. VerbalTS: Generating Time Series from Texts. In Forty-second International Conference on Machine Learning.

Taga, Ege Onur, Muhammed Emrullah Ildiz, and Samet Oymak. "TimePFN: Effective multivariate time series forecasting with synthetic data." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 39. No. 19. 2025.

Zhong, Siru, et al. "Time-vlm: Exploring multimodal vision-language models for augmented time series forecasting." arXiv preprint arXiv:2502.04395 (2025).

 

Our Differences make our Performance

At Air Liquide, we are committed to build a diverse and inclusive workplace that embraces the diversity of our employees, our customers, patients, community stakeholders and cultures across the world.

We welcome and consider applications from all qualified applicants, regardless of their background. We strongly believe a diverse organization opens up opportunities for people to express their talent, both individually and collectively and it helps foster our ability to innovate by living our fundamentals, acting for our success and creating an engaging environment in a changing world.

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