Contexte et problématique:
- Centralisation de milliers de non-conformités (NC) sur plusieurs sites; traitement manuel lent et subjectif.
Objectifs clés:
- Classification automatique des NC (texte libre) selon des typologies prédéfinies.
- Analyse causale: suggestion des causes racines probables via connaissances et historiques.
- Priorisation dynamique basée sur le risque, la récurrence et l’impact.
Stack technologique suggérée:
- Python, FastAPI, PyTorch/Scikit-learn, MySQL, LangChain.
Livrables attendus:
- API IA intégrable, modèle entraîné, rapport d’évaluation des NC, mini-dashboard.
Organisation:
- Encadrant Industry X.0: 2h/semaine. Nombre d’étudiants: 1. Durée: 6 mois.
- Télétravail autorisé sous conditions; planning et preuves d’avancement requis.
- Rémunération: en fin de PFE, basée sur performance & impact.