Ingénieur IA - Exploration du compromis performance-protection des modèles d'IA dans le contexte de l'embarqué

Les capacités de calcul des systèmes embarqués permettent désormais de déployer des modèles d'IA de plus en plus ambitieux en termes de complexité d'architecture et d'empreinte mémoire. Les modèles embarqués ne se limitent plus au traitement du signal : des modèles génératifs, agentiques ou de fondation sont déployés au plus proche capteur pour rendre des services de plus haut niveau. Dans certains secteurs critiques tels que l'industrie et la défense, un modèle d'IA peut révéler de nombreuses informations stratégiques si des compétiteurs sont en mesure de le récupérer et de l'analyser. Il est notamment possible de déterminer le domaine d'emploi, la performance du modèle, les données utilisées pour l'entraînement ou comment modifier les entrées pour leurrer et induire les résultats en erreur.

Plusieurs approches existent pour protéger un modèle d'IA, notamment en chiffrant le modèle dans une enclave et en le déchiffrant avant son chargement dans la mémoire physique. Cependant, le modèle est présent en clair sur l'architecture de calcul pendant le temps d'inférence, ce qui le rend accessible par une attaque numérique ou physique. Une autre approche est de chiffrer les poids du modèle en utilisant une fonction mathématique permettant d'effectuer l'exécution sans effectuer de déchiffrement : l'inférence s'exécute donc directement sur le produit chiffré. Cette méthode introduit cependant un surcoût à l'exécution, la méthode de chiffrement ajoutant de la complexité calculatoire par rapport au modèle en clair. Ce surcoût en performance peut rendre le modèle inutilisable dans un contexte embarqué, pour lequel les ressources de calcul sont dimensionnées au plus juste et les applicatifs nécessitent des traitements basse latence, voire temps réel.

L'objectif de ce stage est d'explorer les compromis entre la performance d'un modèle d'IA requise par l'applicatif et l'application de mécanismes de protection du modèle dans un contexte d'emploi potentiellement sensible. Les travaux pourront inclure : 

• - Des approches de protection partielle du modèle,
• - Une méthodologie pour évaluer les performances et construire plusieurs compromis performance-protection 
• - Une stratégie pour déployer dynamiquement la variante d'un modèle la plus adaptée au contexte opérationnel (besoin de performance vs exposition au risque adverse).

La technologie de chiffrement du modèle d'IA est fournie pour réaliser ce stage. Un cas d'usage issu d'un projet structurant du Ministère des Armées reposant sur l'IA et la robotique sera identifié afin de construire les hypothèses de travail et de valider les approches proposées.

Profil recherché

Ce stage s’adresse à un(e) étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur/master informatique, avec un profil orienté Intelligence Artificielle et en recherche opérationnelle. Ce stage nécessite la maîtrise du langage Python et des techniques d’aides à la programmation par IA. Un intérêt pour la recherche est également souhaité.

L’employeur

Le ministère des Armées et des Anciens combattants assure la protection du territoire national, de la population et des intérêts français partout dans le monde. Pour la réalisation de ses missions, il emploie, outre les militaires, plus de 64 000 civils en France et à l’étranger. Rejoindre le ministère des Armées et des Anciens combattants, c’est rejoindre une communauté de 275 000 personnes exerçant ainsi leurs talents dans une grande variété de métiers auprès des forces armées sur tout le territoire. Pour en savoir plus sur le personnel civil au ministère des Armées : https://www.youtube.com/watch?v=f3mPIZGXkEs (nouvel onglet)

Service à compétence nationale et directement rattachée au Ministre des armées, l'Agence Ministérielle pour l’Intelligence Artificielle de Défense (AMIAD) est responsable de la mise en œuvre de la politique ministérielle en matière d'IA. Nous travaillons en collaboration avec toutes les entités du Ministère et sur de nombreux domaines d'activité (systèmes d’armes, opérations, renseignement, commandement, soutien et administration)

D'ici 2027, nous nous appuierons sur plus de 300 collaborateurs, principalement au sein du pôle technique situé à Bruz, près de Rennes, mais également au sein du campus de l’Ecole Polytechnique pour les activités de recherche académique.

Vous souhaitez donner du sens à votre activité ? Vous avez à cœur de contribuer à la montée en puissance de l’activité IA ministérielle et à la souveraineté de la France dans le domaine de l’IA pour soutenir les forces armées ? Vous recherchez un environnement de travail stimulant et innovant ? Alors postulez et rejoignez l’AMIAD, l’Agence Ministérielle pour l’IA de Défense.