Contexte et objectifs

• Développer un outil intelligent capable d’identifier automatiquement les modifications dans les spécifications logicielles et d’analyser leur impact sur les tests embarqués.
• Centraliser les changements et classifier leurs impacts par criticité (majeurs / mineurs) afin d’optimiser la planification et l’exécution des tests.

Missions principales

• Concevoir et implémenter des pipelines d’analyse de texte pour détecter et extraire les changements dans les documents de spécifications.
• Évaluer automatiquement l’impact de ces changements sur les cas de tests embarqués et proposer des priorités de réexécution ou d’adaptation des tests.
• Classifier les impacts par criticité (majeur / mineur) et générer des rapports synthétiques pour les équipes de validation.

Technologies et approches proposées

• Utilisation de techniques IA / NLP et modèles LLM pour la détection sémantique des modifications (ex. détection d’ajouts, suppressions, modifications sémantiques).
• Développement principalement en Python (préprocessing, pipelines, intégration de modèles ML/LLM, génération de rapports).
• Intégration possible avec les chaînes d’outillage de tests embarqués (gestion des cas de test, traçabilité exigences->tests).

Livrables attendus

• Prototype fonctionnel d’un outil capable d’ingérer des spécifications et de produire l’analyse des changements et leur impact sur les tests.
• Rapport technique détaillant les méthodes (algorithmiques et IA), l’architecture logicielle, les jeux de données et les résultats d’évaluation.
• Jeu de tests, cas d’usage et recommandations pour l’intégration en production des règles de classification d’impact.

Profil recherché et conditions

• Profil : Ingénieur / stagiaire Data & IA.
• Compétences requises : IA, Python, NLP/LLM. Bonne capacité d’analyse des spécifications logicielles et compréhension des tests embarqués.
• Durée : 6 mois (PFE), encadrement par l’équipe Capgemini pour mise en œuvre et validation des livrables.

Candidature

• Merci d’adresser votre candidature (CV + lettre de motivation + exemples de projets éventuels) à : stagetunisie.tn@capgemini.com
• Indiquez en objet de l’email le titre du projet et le numéro de l’offre pour faciliter le traitement.