Contexte scientifique
Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet ACERA, financé par Sorb-Rising de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, et s’articule avec le projet de recherche XAI-Recrut, financé par la Dares – Ministère du Travail. Ces deux projets ont pour ambition d’évaluer les nouvelles pratiques de recrutement dans le contexte émergent des intelligences artificielles. Ces projets sont menés conjointement par des enseignants-chercheurs de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (Laboratoires PRISM et Centre de Recherche en Informatique – CRI) et de l’Université Grenoble Alpes (Laboratoire CERAG – Centre d’Études et de Recherches Appliquées à la Gestion).
Objectif du stage
Ce stage vise à appliquer des méthodes d’IA explicable (XAI) à une situation de recrutement, et à analyser les réactions d’utilisateurs finaux (candidats et recruteurs) face à différentes formes d’explicabilité des décisions algorithmiques. L’objectif général est de contribuer à la conception de dispositifs expérimentaux robustes et centrés utilisateur, en amont d’une collecte expérimentale de grande ampleur prévue à partir d’octobre 2026.
Missions principales
Le/la stagiaire participera activement aux travaux de recherche suivants :
1) Conception et amélioration d’un dispositif expérimental en IA explicable
- Prise en main et enrichissement d’un dispositif expérimental existant combinant modèles d’IA et méthodes d’explicabilité (XAI), déjà évalué auprès d’un premier panel d’utilisateurs.
- Analyse et amélioration des supports explicatifs illustrant différentes approches d’explicabilité (globales et locales) appliquées à des décisions issues d’un modèle prédictif.
- Optimisation du pipeline expérimental.
2) Modélisation prédictive et évaluation de modèles d’apprentissage automatique
- Mise en œuvre de différents modèles de machine learning sur le jeu de données disponible.
- Analyse des performances des modèles.
- Application de différentes méthodes d’explicabilité associées aux modèles les plus performants.
3) Approche centrée utilisateur pour l’évaluation des explications IA
- Amélioration de visualisations et de contenus explicatifs (graphiques, textes, interfaces) à partir de retours utilisateurs.
- Contribution à une démarche user-centered AI, visant à renforcer la compréhension, la confiance et l’acceptabilité des systèmes d’IA explicables.
- Participation à la préparation d’une expérimentation à plus grande échelle, tant sur les aspects méthodologiques que techniques.
Environnement de recherche
- Laboratoire : CRI – Centre de Recherche en Informatique Paris 1 Panthéon-Sorbonne
- Établissement : Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne
- Localisation : 90 rue de Tolbiac, Paris 13e
- Ce stage est rémunéré
- Durée : entre 4 et 6 mois
- Début de stage : début mars 2026
Profil recherché
- Étudiant(e) en Master 2 ou en école d’ingénieur (informatique, science des données, intelligence artificielle)
- Compétences en :
- Programmation (Python)
- Méthodes de machine learning
- Notions d’IA explicable (XAI) ou d’évaluation de systèmes algorithmiques
- Intérêt marqué pour les questions interdisciplinaires (IA, sciences humaines, décision, recrutement)
- Rigueur scientifique, autonomie et capacité à analyser des retours utilisateurs
Pièces à transmettre (format PDF)
- CV et lettre de motivation
- relevés de notes des 2 dernières années
- coordonnées de deux référents (enseignants-chercheurs)
Candidature
- Envoyer à : benedicte.le-grand@univ-paris1.fr et nourhene.ben-rabah@univ-paris1.fr
- Date limite de candidature : 30 janvier 2026
- Une audition (en distanciel) est prévue pour les candidats retenus début février 2026