Stagiaire de recherche - Research Intern

About the role

À propos de Mila Fondé par le professeur Yoshua Bengio de l'Université de Montréal, Mila rassemble des chercheurs spécialisés en intelligence artificielle et plus précisément en apprentissage automatique, apprentissage profond et apprentissage par renforcement. Reconnu mondialement pour ses importantes contributions au domaine de l'apprentissage profond, Mila s'est particulièrement distingué dans la modélisation du langage, la traduction automatique, la reconnaissance d'objets et les modèles génératifs. Depuis 2017, Mila est le fruit d'une collaboration entre l'Université de Montréal et l'Université McGill, en lien étroit avec Polytechnique Montréal et HEC Montréal. Mila s'est donné pour mission d'être un pôle mondial d'avancées scientifiques qui inspire l'innovation et l'essor de l'intelligence artificielle (IA) au bénéfice de tous. Pour en connaitre davantage, veuillez consulter https://mila.quebec/ À propos du stage Les grands modèles de langage actuels (LLM) tendent naturellement à privilégier des contenus culturellement dominants à l'échelle mondiale, ce qui peut mener à une sous-représentation des cultures locales et régionales, notamment pour le public francophone. Ce projet de recherche avant-gardiste vise à explorer comment une couche intermédiaire agentique - s'appuyant sur l'architecture MCP (Model Context Protocol) - peut agir comme un levier de pilotage (steering layer) pour influencer positivement la génération et la priorisation de contenus culturellement pertinents. L'objectif n'est pas de concevoir un système de recommandation traditionnel, mais d'étudier scientifiquement, en conditions réelles d'usage, comment différents types de signaux injectés dans cette couche agentique modifient le comportement des modèles de pointe. En étroite collaboration avec notre équipe d'ingénierie, le ou la stagiaire jouera un rôle clé pour décoder ces mécanismes d'influence et poser les jalons de systèmes agentiques plus inclusifs et adaptés localement. Nous recherchons des stagiaires très motivés pour travailler sur des projets de recherche de pointe. Il s'agit d'une opportunité passionnante pour explorer les dernières avancées en intelligence artificielle (IA). Vous travaillerez avec des modèles fondamentaux à la pointe de la technologie et les techniques d'IA les plus récentes. Nous acceptons des candidatures en vue de combler d'éventuels postes. S'il vous plaît, indiquez vos disponibilités dans votre lettre de motivation. Responsabilités principales Concevoir, formaliser et explorer différentes stratégies (explicites, implicites et structurées) pour influencer le comportement des modèles (reformulation de requêtes, instructions contextuelles, RAG). Mettre en place des protocoles d'évaluation comparatifs rigoureux et définir des métriques précises pour mesurer la pertinence culturelle, la diversité des réponses et l'utilité globale des résultats. Tester et comparer de manière itérative les performances des stratégies développées sur plusieurs modèles de pointe (ex. GPT, Claude, Gemini). Construire un « golden dataset » de requêtes de test culturellement ambiguës ou représentatives, couvrant des domaines variés comme le cinéma, la musique, les médias et la littérature. Mettre en place des interfaces simples, des dashboards ou des notebooks interactifs permettant de comparer les modèles en parallèle et d'annoter facilement les résultats. Exploiter et analyser les interactions réelles issues du système MCP pour comprendre la réaction des agents aux signaux de pilotage et transformer ces logs en insights de recherche. Identifier les approches efficaces, étudier les compromis entre pertinence locale et utilité globale, et produire un rapport de recherche final avec le potentiel de contribuer à des publications académiques Contribuer à la recherche de pointe sur les modèles fondamentaux, les modèles de langages ou les modèles de vision et leurs applications en industrie. Implémenter des solutions et expérimenter avec des modèles fondamentaux pré-entraînés. Adapter les dernières architectures VLM et LLM, techniques d'entraînement et pipelines d'évaluation pour des applications à un domaine concret. Proposer et investiguer des directions de recherche innovantes pour améliorer les prototypes internes de l'équipe. Analyser les performances du système et contribuer aux améliorations itératives grâce à l'expérimentation et aux tests. Opportunités d'apprentissage Acquérir une expérience pratique approfondie en apprentissage profond, en IA générative, en architectures agentiques et en méthodologies d'évaluation des LLM. Travailler au sein d'une équipe dynamique à l'interface directe entre la recherche scientifique en apprentissage automatique et l'ingénierie produit. Approfondir vos connaissances sur les défis mondiaux liés à la découvrabilité, la représentation culturelle et l'adaptation locale des technologies d'IA (notamment pour le public francophone). Contribuer à une recherche hautement innovante avec des opportun

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