Contexte
4SH intervient auprès d’une société éditrice de solutions logistiques à destination des communautés portuaires et aéroportuaires. Nous développons notamment des systèmes communautaires (CCS — Cargo Community System) qui permettent de connecter les systèmes d’information hétérogènes des différents corps de métiers de la communauté, d’assurer la traçabilité et le contrôle des flux de marchandises, et de proposer des fonctionnalités adaptées à chaque acteur de la chaîne logistique.
Nos solutions proposent également des applications mobiles pour suivre en temps réel les flux logistiques, ainsi que des indicateurs de performance pour la communauté.
Dans une démarche d’innovation, nous souhaitons explorer des usages de l’intelligence artificielle prédictive pour anticiper les besoins logistiques (personnel, camions, stocks) lors des périodes de forte demande ou de saturation, afin d’optimiser la planification et la fluidité des opérations.

Missions
Le but du stage est de concevoir et développer un prototype d’application d’IA prédictive capable de prévoir les pics d’activité logistique et de formuler des recommandations pour dimensionner les ressources en conséquence (effectifs, camions, capacités de stockage).
Le module sera intégré dans l’écosystème de nos solutions et devra exploiter les données historiques et en temps réel pour produire des prévisions fiables et exploitables.

Attendu :

• Analyse des données disponibles et identification des variables pertinentes pour la prévision des flux
• Étude et choix des modèles d’IA/machine learning adaptés (séries temporelles, régressions, réseaux neuronaux, etc.)
• Développement d’un prototype de modèle prédictif (par exemple : prévision de la demande, recommandations de ressources)
• Intégration des résultats dans une interface utilisateur existante ou sous forme d’API
• Évaluation des performances des modèles et documentation

Environnement technique

• Kotlin
• Python (machine learning, data analysis)
• Bibliothèques IA/ML (scikit-learn, pandas, TensorFlow/PyTorch, etc.)
• Bases de données (SQL/NoSQL)
• API REST

Profil recherché

Vous préparez un diplôme Bac+5 ingénieur / universitaire et êtes en dernière année à la recherche de votre stage de fin d’étude.
Vous vous intéressez aux applications concrètes de l’intelligence artificielle dans des environnements complexes et opérationnels, comme la logistique et la supply chain.
Vous avez déjà une première expérience ou des connaissances en machine learning, en modélisation de séries temporelles ou en optimisation.
La maîtrise de Python, ainsi qu’une bonne compréhension des enjeux opérationnels des systèmes d’information et de la logistique, seront des atouts particulièrement appréciés.

Déroulement des entretiens

Étape 1 : Un échange téléphonique avec la responsable du recrutement pour comprendre vos attentes : 10 minutes
Étape 2 : Un entretien avec un.e expert.e technique pour passer en revue les attentes mutuelles, échanger sur des problèmes techniques, présenter la culture d’entreprise et quelques projets, répondre aux questions sur le stage et l’entreprise.