Stage - Intelligence Artificielle Appliquée H/F - 88

Vetoquinol est un Groupe pharmaceutique vétérinaire indépendant depuis 90 ans. Notre Groupe en forte croissance appuie son développement sur la compétence, l'implication de ses équipes et sur la recherche de solutions innovantes en santé animale. Plus de 2 500 collaborateurs répartis dans 25 pays contribuent quotidiennement à la satisfaction de notre principal client : le vétérinaire. Nous plaçons l'Humain au coeur de nos préoccupations et de notre stratégie d'entreprise et mettons tout en oeuvre au quotidien pour accompagner nos Managers, développer les compétences et comportements agiles et améliorer le bien-être au travail.

De fortes valeurs reflètent aujourd'hui notre transformation : Faire Confiance, Oser et Collaborer ! N'attendez plus, rejoignez-nous pour accomplir plus, tous ensemble !"

Nous vous invitons dès à présent à découvrir notre vidéo institutionnelle :

https://vimeo.com/798738206Dans le cadre d'amélioration de la gestion de projets et d'optimisation de processus opérationnels de l'entreprise, Vetoquinol recherche un(e) alternant(e) motivé(e) et passionné(e) afin d'explorer, expérimenter et documenter les usages pertinents des technologies d'IA (notamment les LLM et les systèmes multi-agents).

Vous rejoindrez une structure agile, ouverte à l'innovation, où vous serez acteur de l'exploration, et non simple exécutant. Vous bénéficierez d'une grande liberté d'expérimentation, tout en étant accompagné(e) sur le cadrage et la valorisation de vos découvertes.

Vos missions principales :

1. Veille technologique et benchmark

- Identifier les cas d'usage existants des LLM et agents intelligents dans l'industrie (gestion de projet, supply chain, qualité, etc.).
- Suivre les innovations dans les outils open source et plateformes IA no-code/low-code (ex : LangChain, Flowise, n8n).
- Comparer les solutions disponibles et évaluer leur pertinence opérationnelle.

2. Cartographie des opportunités internes

- Mener des interviews avec les parties prenantes (chefs de projets, opérationnels, etc.) pour repérer les points de friction dans les processus actuels.
- Identifier des cas d'usage concrets à fort potentiel (ex : automatisation de comptes-rendus, suivi des jalons projets, synthèse de documentation).

3. Prototypage & expérimentation

- Construire des preuves de concept (PoC) en s'appuyant sur des outils existants.
- Déployer des agents IA autonomes ou semi-autonomes sur des cas d'usage simples, tout en documentant les limites, risques et opportunités.
- Travailler de manière itérative avec les équipes métier pour valider les prototypes.

4. Documentation et transfert

- Rédiger des rapports de synthèse clairs et pédagogiques.
- Capitaliser sur les expérimentations (guides, templates, bonnes pratiques).
- Partager les résultats avec les équipes concernées et alimenter une base de connaissances interne.