Intégration des modèles de langage (LLM) pour l’analyse et l’interrogation automatisée des maquettes BIM (IFC)
| ABG-134466 | Master internship | 6 months | 800 euros net |
| 2025-11-20 |
- Engineering sciences
Employer organisation
Website :
Innover pour accroître les performances constructives et assumer les enjeux de la préservation énergétique et du développement durable : C'est le défi qui mobilise l’ESTP et son réseau de partenaires publics et privés. L’Institut de Recherche de l’ESTP a ainsi été créé en 2009. Il regroupe les personnels de recherche et les laboratoires des campus ESTP de Cachan, Dijon et de Troyes. L’Institut de recherche a été évalué pour la première fois par l’AERES en 2014. Depuis 2016, il est laboratoire d’accueil de l’École Doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (SIE) de l’Université Paris-Est (UPE).
Grâce à un ancrage au cœur des politiques territoriales parallèlement à un objectif de développement international, l’Institut de Recherche vise à acquérir une dimension qui lui permettra de se positionner au cœur d’un réseau académique fort, de répondre aux besoins d’innovation du secteur et de devenir pour l’école un vecteur de croissance par le biais de la recherche appliquée.
Description
| Ce stage vise à développer un agent intelligent capable d’interroger et d’expliquer les informations contenues dans une maquette BIM (IFC) via le langage naturel. Basé sur des modèles de langage (LLM) et des graphes de connaissances (GraphRAG), l’agent pourra répondre à des requêtes complexes, analyser la conformité réglementaire ou générer des rapports explicatifs. Les maquettes numériques IFC constituent une base riche mais complexe pour la gestion des bâtiments. Leur interrogation requiert souvent des compétences techniques avancées. L’objectif de ce stage est de développer un agent intelligent basé sur des modèles de langage (LLM) capable d’interagir avec ces maquettes via un dialogue en langage naturel. Le travail consistera à concevoir une interface entre un modèle BIM (IFC) et un moteur de traitement du langage (par ex. GPT, LLaMA, Claude) afin de permettre des requêtes telles que : « Quelles sont les portes non conformes à la norme PMR ? » ou « Quelle est la surface totale des salles de cours ? ». La méthodologie s’appuiera sur la représentation du modèle IFC sous forme de graphe sémantique (RDF/OWL) et l’utilisation d’un mécanisme de GraphRAG (Graph-based Retrieval-Augmented Generation) pour contextualiser les réponses du LLM. Les livrables incluent un prototype fonctionnel d’agent BIM-LLM, un rapport d’évaluation des performances et une étude de faisabilité pour des extensions futures (vérification réglementaire, maintenance prédictive). |
Profile
| • Connaissances en BIM et format IFC • Maîtrise des bases du traitement du langage naturel (NLP, LLM) • Compétences en Python et en gestion de graphes (RDF, SPARQL) • Intérêt pour la recherche en IA appliquée à la construction • Autonomie, rigueur et créativité |
Starting date
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