About this role
Publication date : Oct 05, 2026, 8:58AM Comprendre une vidéo longue ou un ensemble de vidéos sur un même sujet peut nécessiter de relier des informations dispersées entre des passages éloignés ou des sources distinctes. Le raisonnement multi-hop consiste à construire une réponse à travers plusieurs étapes interdépendantes : une information extraite d’un premier passage permet de déterminer quelles informations rechercher ensuite, puis d’interpréter les éléments recueillis dans d’autres passages. La réponse repose ainsi sur les relations établies entre ces éléments. Ce stage vise à construire un corpus permettant d’étudier ce raisonnement à partir de vidéos portant sur un même événement ou sujet : documentaires, entretiens ou reportages. L’objectif est de sélectionner des vidéos dont les informations complémentaires permettent de répondre à des questions complexes et de produire des synthèses intégrant différents points de vue. Les questions proposées devront exiger de croiser plusieurs sources et d’établir des liens entre les événements, les actions ou les explications qu’elles présentent, sans qu’une seule vidéo suffise à fournir la réponse complète. Les synthèses devront organiser ces informations en une explication cohérente, préciser qui exprime chaque point de vue et faire apparaître les accords, les désaccords et les incertitudes.
Le travail consistera à développer une chaîne de curation semi-automatique pour regrouper les vidéos pertinentes, repérer les contenus dupliqués et relier les événements, les entités et les affirmations entre les sources. Des modèles multimodaux aideront à proposer des annotations, des paires de questions-réponses et des synthèses de référence. Ces propositions seront vérifiées et associées aux passages vidéo qui les justifient, avec leurs repères temporels. La validation visera notamment à s’assurer que chaque étape apporte une information nécessaire à la suite du raisonnement et que certaines questions requièrent des informations visuelles absentes des transcriptions. Le stage aboutira à un corpus pilote dans un domaine ciblé, à des outils reproductibles de construction et à une première évaluation de modèles existants.
En dernière année de master ou d’école d’ingénieureninformatique, apprentissage automatique, data science, vision par ordinateuroutraitement du langage naturel (NLP) Solides compétences en informatique (Python,shell, git) Expérience avec des grands modèles de langue (LLM) Expérience en Machine Learning, Deep Learning Attention auxdétails, appétence pour la curation de données Vous serez intégré(e) à une équipe aux compétences diversifiées, comprenant des chercheurs, des datascientists, des ingénieurs et des développeurs. Vous travaillerez sur un domaine déterminant dans l’actualité de l’IA, ce qui ouvre ainsi des perspectives de carrière développement professionnel : participer à la recherche et au développement de pointe dans le domaine de l’IA Centre de R&Dd'OrangeInnovation :participerà diversévénements, ycomprisdes ateliers et desséminaires unepublicationscientifiquepourraêtreréaliséeenfonctiondesrésultats emplacement près de lamer :beauxpaysages,activitésde plein air cantinesurplace:repassubventionnés La direction Data & IA, au sein de l’entité Orange Innovation, a pour ambition de développer l’usage de la Data et de l’Intelligence Artificielle, en étroite collaboration avec les pays sur leurs cas d’usages et leurs besoins métier, tout en maintenant son niveau d’expertise élevé grâce à la recherche. Dans cette direction, l’équipe DESKIN développe des produits et des services à base de technologies d’IA Générative et agentique pour le traitement automatique du langage naturel. Plus précisément, les missions de l’équipe DESKIN sont : 1. Développer des outils d’IA multilingues, concevoir des solutions complètes de traitement, de manipulation, d’évaluation et visualisation de données textuelles à destination des directions métiers d’Orange, en utilisant les dernières technologies et modèles d’IA Génératives (exemple avec Visual CRM), 2. Accompagner les équipes métiers pays dans l’analyse de données textuelles et conversationnelles, pour des besoins Orange ou des besoins de clients externes, 3. Mener des travaux de recherche et d’anticipation pour développer ou adapter de nouvelles technologies d’IA adaptées aux contenus textuels. Desired start date : Mar 01, 2027, 12:00AM
At Orange, only your skills matter.
Regardless of your age, gender, background, origin, religion, sexual orientation, disability, neurodiversity, or appearance, we actively encourage diversity within our teams, as it is a collective strength and a driver of innovation.Orange is a disability-inclusive employer: please feel free to let us know about any specific needs you may have.