Stagiaire pfe ingénieur - h/f Recruteur partenaire

Sujet : Explorer la régression symbolique pour identifier des transformations physiques des entrées et faciliter l'apprentissage neuronal Début : à partir de février 2026 Entreprise : ADAGOS - Créateur de NeurEco® Adagos est une société innovante issue de la recherche toulousaine, spécialisée dans les intelligences artificielles parcimonieuses et explicables appliquées à la modélisation de systèmes physiques complexes. Sa technologie brevetée NeurEco permet de générer automatiquement des modèles compacts, interprétables et prédictifs à partir de données issues de simulations, d'essais expérimentaux ou d'environnements opérationnels. NeurEco est aujourd'hui utilisée par des acteurs tels que Thales, Framatome, Dassault et Stellantis dans des applications de jumeaux numériques, de capteurs virtuels et d'optimisation énergétique. Sujet du stage L'objectif du stage est de combiner intelligence symbolique et apprentissage neuronal. La régression symbolique, capable de découvrir des formules analytiques à partir de données, sera utilisée pour identifier des transformations d'entrée (changements de variables, invariants physiques, combinaisons non linéaires, etc.) susceptibles de faciliter et de régulariser l'apprentissage d'un réseau NeurEco. Le ou la stagiaire sera amené(e) à : Développer une chaîne d'analyse automatique pour détecter des transformations physiques candidates (produits, ratios, puissances, dérivées, logarithmes...) ; Intégrer ces transformations dans un modèle NeurEco et évaluer leur impact sur la taille, la précision et la robustesse du modèle ; Analyser le rôle interprétatif de ces transformations vis-à-vis des lois physiques sous-jacentes. Le ou la stagiaire participera également à des projets industriels réalisés en collaboration directe avec les clients d'Adagos. Environnement technique Langage : Python, C++ (optionnel) Données : issues de systèmes physiques simulés (mécaniques, thermiques, électromagnétiques, etc.) Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou de master 2 en mathématiques appliquées, Bonne connaissance de la modélisation mathématique et des algorithmes d'optimisation, Intérêt pour les approches hybrides Physique + IA et pour l'interprétabilité des modèles, Une capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et à comprendre les enjeux industriels sera également appréciée. Un stage au cœur de l'innovation en IA hybride. Une formation pratique à NeurEco, utilisée dans plusieurs projets industriels stratégiques. Un encadrement scientifique de qualité. Une expérience concrète au contact de projets clients, permettant de relier la recherche et les applications industrielles. Des opportunités d'embauche à l'issue du stage. Objet : Candidature Stage PFE - Régression symbolique et NeurEco

Localisation : 31000 Toulouse