Développement et évaluation d’un Virtual Companion scientifique basé sur les LLMs et les systèmes agentiques

Les avancées récentes des modèles de langage à grande échelle (LLMs) et des systèmes d’intelligence artificielle agentique ouvrent de nouvelles perspectives pour l’assistance aux activités scientifiques. Au-delà des assistants conversationnels classiques, les agents d’IA sont désormais capables de raisonner sur des problèmes complexes, rechercher et analyser des informations, utiliser des outils logiciels, exploiter différentes sources de données et coordonner plusieurs tâches afin d’atteindre un objectif.

Dans ce contexte émerge le concept de Virtual Companion scientifique, un partenaire numérique capable de collaborer avec un chercheur tout au long d’un processus scientifique : exploration de l’état de l’art, analyse de publications et de données, formulation d’hypothèses, préparation d’expériences, utilisation d’outils scientifiques, interprétation des résultats et génération de synthèses ou de recommandations.

Un tel système doit cependant aller au-delà de la simple interaction avec un LLM. Il nécessite notamment des mécanismes de raisonnement, de planification, de mémoire, d’accès aux outils et aux données, d’orchestration de tâches et d’interaction humain–IA, tout en assurant la traçabilité et la fiabilité des résultats produits.

Objectifs du stage

L’objectif principal du stage est d’étudier, concevoir et développer un prototype de Virtual Companion scientifique capable d’assister un utilisateur dans la réalisation de différentes tâches liées à une démarche de recherche scientifique.

Le stage visera dans un premier temps à analyser l’état de l’art des agents scientifiques basés sur les LLMs et des nouvelles architectures agentiques. Cette étude permettra d’identifier les principales capacités nécessaires à un Virtual Companion scientifique ainsi que les architectures et technologies permettant de les implémenter.

Dans un second temps, vous proposerez et développerez une architecture permettant au Virtual Companion de comprendre un objectif scientifique, décomposer un problème en différentes tâches, rechercher et exploiter des informations, utiliser des outils ou des données et interagir avec le chercheur lorsque son expertise ou sa validation est nécessaire.

Enfin, le prototype développé sera évalué sur plusieurs scénarios représentatifs d'activités scientifiques afin d’étudier sa pertinence, sa fiabilité, son autonomie et la qualité de la collaboration entre l’humain et le système.

Vos missions

• État de l’art

  • Étudier les approches récentes autour des LLMs, des agents autonomes, des AI Scientists et des systèmes de type AI Co-Scientist.
  • Analyser les architectures agentiques permettant le raisonnement, la planification, la mémoire et l’utilisation d’outils.
  • Étudier les approches multi-agents et les mécanismes de coordination entre plusieurs agents spécialisés.
  • Identifier les méthodes permettant l’intégration du chercheur dans la boucle de décision ainsi que les mécanismes de traçabilité et d’explicabilité.

• Conception du Virtual Companion scientifique

  • Identifier les principales fonctions nécessaires à l’accompagnement d’une démarche scientifique.
  • Définir une architecture permettant de combiner LLMs, mémoire, outils, données scientifiques et mécanismes d’orchestration.
  • Définir les interactions entre le Virtual Companion, les éventuels agents spécialisés et le chercheur.
  • Mettre en place des mécanismes permettant au système de solliciter la validation ou l’expertise humaine lorsque nécessaire.

• Développement d’un prototype

  • Implémenter le Virtual Companion scientifique à l’aide de technologies récentes basées sur les LLMs et les systèmes agentiques.
  • Intégrer différentes capacités telles que la recherche documentaire, l’analyse d’informations, la génération d’hypothèses, l’utilisation d’outils ou l’analyse de résultats.
  • Développer des mécanismes de mémoire et de gestion du contexte permettant au système de suivre une activité scientifique sur plusieurs étapes.
  • Permettre au Virtual Companion d’orchestrer plusieurs tâches ou agents spécialisés selon le problème traité.

• Expérimentation et évaluation

  • Définir plusieurs scénarios scientifiques permettant d’évaluer le prototype.
  • Comparer différentes architectures ou stratégies d’orchestration.
  • Évaluer notamment la qualité des résultats, la robustesse, le coût, le temps d’exécution, la traçabilité et le niveau d’intervention humaine nécessaire.
  • Identifier les limites du système et proposer des pistes d’amélioration.

Résultats attendus

À l’issue du stage, les principaux résultats attendus sont :

• un état de l’art des Virtual Companions scientifiques et des systèmes agentiques appliqués aux activités de recherche ;

• une architecture de référence décrivant les différentes capacités du Virtual Companion et leurs interactions ;

• un prototype fonctionnel démontrant plusieurs capacités d’assistance scientifique ;

• plusieurs scénarios expérimentaux permettant d’évaluer la collaboration entre le chercheur et le Virtual Companion ;

• une analyse comparative des approches étudiées ainsi que des recommandations pour le développement de futurs Virtual Companions scientifiques.

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en intelligence artificielle, informatique, data science ou domaine connexe et recherchez un stage entre 5 et 6 mois.

Compétences techniques souhaitées :

• Bonnes compétences en programmation, notamment en Python.

• Connaissances en intelligence artificielle, machine learning et modèles de langage.

• Une première expérience avec les LLMs, RAG ou systèmes agentiques serait appréciée.

• Intérêt pour les problématiques de recherche scientifique assistée par l’IA, systèmes multi-agents et collaboration humain–IA.

• Capacité à étudier des travaux scientifiques récents et à proposer des solutions expérimentales.

• Bon niveau d’anglais scientifique à l’écrit et à l’oral.

De nature autonome, vous avez de bonnes capacités d’analyse et une aptitude à travailler dans un environnement de recherche multidisciplinaire.

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