Contexte et objectifs :

• Développer une plateforme bancaire intelligente pour automatiser et sécuriser le processus de gestion des lettres de crédit documentaires (LC).
• Utiliser l'intelligence artificielle explicable (XAI) pour analyser les documents commerciaux, détecter les fraudes potentielles, vérifier la conformité documentaire et évaluer les risques, tout en fournissant des explications transparentes pour chaque décision.
• Respecter les exigences réglementaires bancaires (Bâle III, KYC, AML) et assurer une traçabilité complète des décisions prises par le système.

Missions principales :

• Concevoir et implémenter des modules d'OCR et de traitement de documents (extraction des champs clés des dossiers LC, rapprochement des pièces justificatives).
• Développer des modèles de détection d'anomalies et de fraude (ML/NLP) et intégrer des techniques XAI (ex. SHAP, LIME) pour expliquer les décisions.
• Mettre en place des contrôles de conformité automatisés (règles KYC/AML) et un moteur de scoring des risques pour chaque dossier LC.

Compétences et technologies requises :

• Maitrise du Machine Learning et NLP appliqué aux documents commerciaux, expérience avec des outils d'OCR (Tesseract, OCR SDK) et des bibliothèques ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Connaissances en XAI (SHAP, LIME, attention models) pour produire des explications compréhensibles et auditables des décisions.
• Compétences backend/frontend pour intégrer la solution dans une plateforme (API REST, base de données sécurisée, interface utilisateur pour visualiser les explications et les flux de validation).

Livrables attendus et impact :

• Prototype fonctionnel de la plateforme capable de traiter des dossiers LC et de produire des recommandations avec justification XAI.
• Jeux de tests, documentation technique et rapport d'évaluation (performance, taux de détection des anomalies, latence) montrant la réduction du temps de traitement de plusieurs jours à quelques heures.
• Démarche d'auditabilité et traçabilité conforme aux exigences réglementaires (Bâle III, KYC, AML).

Modalités de candidature :

• Envoyer CV et lettre de motivation en précisant l'objet : "Candidature PFE Challenge 11 - Plateforme de recommandation intelligente pour l'émission de LC avec XAI".
• Candidature par email à : stages@excellia.tn (joindre tout projet ou démonstration pertinent).