Grande École du Numérique créée en 1936, l’Efrei est un acteur indépendant majeur de l’enseignement supérieur et de la transformation numérique. Installée à Paris ainsi qu’à Bordeaux, l’Efrei forme 5 800 étudiants dans son programme Grande École d’ingénieurs et dans ses Programmes Experts du numérique (bachelors, mastères…), et propose également une offre de formation continue.
Rejoindre l’Efrei, c’est bien plus que rejoindre simplement un leader de l’enseignement supérieur de premier plan, c’est vouloir s’engager dans un projet pédagogique et humain centré sur les étudiants, avec l’assurance d’avoir les moyens de ses ambitions tout en vivant dans un cadre professionnel exceptionnel au sein de nos campus.
Leader indépendant reconnu d’intérêt public par l’État (EESPIG), l’Efrei est habilitée par la Commission des titres d’ingénieurs (CTI) et fait partie de la Conférence des Grandes Écoles. Depuis janvier 2022, l’Efrei est établissement composante de Paris Panthéon-Assas Université.
Le laboratoire de recherche de l’Efrei, l'Efrei Research Lab, imagine les technologies de demain pour répondre aux défis sociétaux. De l’intelligence artificielle à la cybersécurité, des réseaux de communication aux systèmes embarqués, nous innovons pour transformer la santé, l’éducation, les territoires et l’environnement. Depuis janvier 2022, l’école est un établissement composante de l’Université Paris-Panthéon-Assas, favorisant une recherche pluridisciplinaire entre numérique, droit, gestion, médias et écologie, notamment à travers la LegalTech.
Vous travaillerez sur des graphes temporels construits à partir de journaux de sécurité, de flux réseau ou de séquences d’authentification. Leurs caractéristiques temporelles et structurelles seront exploitées par un réseau de neurones quantiques stochastiques (SQNN) afin de produire un score de risque permettant d’identifier des comportements anormaux.
Votre stage combinera véritablement recherche appliquée et développement, avec la réalisation d’un prototype fonctionnel à mi-parcours.
Mois 1 – Recherche : état de l’art sur la détection d’intrusions par graphes temporels, création du dépôt de code, choix des jeux de données et définition du protocole d’expérimentation sans fuite temporelle.
Mois 2 – Données et programmation : préparation des journaux et du trafic, construction des graphes temporels, implémentation de détecteurs classiques (forêt aléatoire, MLP, méthodes statistiques) comme baselines.
Mois 3 – Implémentation : programmation et entraînement du SQNN, intégration de bruit et dropout, étude de Qadence/PyQTorch pour la simulation quantique différentiable et l’optimisation.
Mois 4–5 – Évaluation de sécurité : conception de scénarios d’intrusion et d’évasion, manipulation contrôlée du graphe, études d’ablation, comparaison des modèles (détection, fausses alertes, robustesse, temps de calcul, mémoire), évaluation sur données synthétiques et éventuellement réelles, avec plusieurs graines et sans fuite temporelle.
Mois 6 – Livrables : dépôt Python documenté et reproductible, scripts de préparation des données, modèle final de détection, résultats expérimentaux consolidés, notebook de démonstration, rapport de stage et présentation finale, avec possible exploration de Pulser liée à la technologie de Pasqal.
Vous êtes élève ingénieur(e) en dernière année et souhaitez consacrer votre stage de fin d’études à un sujet mêlant recherche, programmation et expérimentation. Vous vous intéressez particulièrement à la cybersécurité, à l’IA appliquée à la sécurité, à la science des données ou à la recherche appliquée.
Vous disposez de bonnes bases en Python, machine learning, réseaux et systèmes, algèbre linéaire et probabilités. Rigoureux(se) et curieux(se), vous aimez expérimenter, comprendre le fonctionnement des modèles et confronter différentes approches. La lecture de publications scientifiques en anglais ne vous effraie pas.
Une première sensibilisation à la cybersécurité, aux graphes ou aux chaînes de Markov constituera un plus.
Et si le mot “quantique” vous impressionne un peu, pas de panique : aucune expertise préalable en calcul quantique n’est nécessaire.
L’Efrei est engagée en faveur de l’égalité des chances et encourage les candidatures de personnes en situation de handicap. Tous nos postes sont ouverts à tous les talents.