Alternance - Evaluation Technico-Économique de l'IA Physique dans les Métiers de l'Environnement H/F

L'IA générative et les modèles de fondation ont transformé notre façon de traiter l'information. Mais pour être performants, nos agents IA et nos modèles ont besoin de données massives, actualisées et contextualisées, des données que nos environnements opérationnels n'exploitent pas encore assez, faute de capteurs, de connectivité, d'accessibilité. En parallèle, nos métiers reposent sur des services réalisés par des humains, souvent dans des zones dangereuses : inspection de réseaux, tri de déchets, manipulation de produits dangereux, maintenance industrielle L'IA physique et la robotique sont des nouveaux leviers d'action pour la sécurité environnementale : collecter là où l'on ne collectait pas, agir là où l'humain ne devrait pas aller. Dans le cadre de ce poste en alternance, l'IA physique comprend l'IA incarnée (embodied AI), les robots industriels et humanoïdes, les systèmes mobiles autonomes, les dark factories et les lunettes connectées. Vous serez chargé(e) d'une mission d'analyse technico-économique de l'IA physique, en lien direct avec les entités du Groupe à l'échelle internationale. Vos missions principales 1. Cartographie et veille stratégique - Réaliser une veille technologique approfondie sur l'IA physique (dark factories, embodied AI, robots humanoïdes et industriels, systèmes mobiles autonomes (AMR/AGV), drones) - Identifier les acteurs clés du marché mondial et les tendances d'adoption dans les secteurs proches des métiers de l'environnement - Cartographier les solutions déjà déployées au sein du Groupe Veolia 2. Analyse technico-économique des cas d'usage - Identifier et prioriser les cas d'usage à fort potentiel de l'IA physique dans les métiers Veolia : collecte de données non connectées, inspection autonome, déport du geste opérateur, automatisation de tâches dangereuses ou répétitives - Envisager de copier et adapter, aux cas d'usages de Veolia, les solutions existantes ou en développement - Construire des modèles de chiffrage complets pour une solution robotique - Évaluer différents scénarios de retour sur investissement - Estimer l'intérêt pour la performance plurielle du Groupe Veolia : gains économiques, amélioration de la sécurité des opérateurs, impact environnemental, bénéfices sociétaux 3. Analyse réglementaire et normative - Étudier le cadre législatif et normatif applicable aux robots et systèmes autonomes selon les géographies (Europe, Amérique du Nord, Asie-Pacifique, Moyen-Orient) - Identifier les contraintes spécifiques aux secteurs réglementés (déchets, eau, énergie) dans lesquels opèrent Veolia et ses clients 4. Restitution et recommandations stratégiques - Produire des livrables synthétiques et actionnables à destination des équipes métier et de la direction - Formuler des recommandations sur les cas d'usage à expérimenter en priorité, les partenaires technologiques à approcher et les conditions de succès d'un déploiement à l'échelle du Groupe Nous vous proposons un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation à pourvoir début septembre 2026 pour 12 mois.
Vous êtes en Master 2 au sein d'une école d'ingénieurs, de commerce ou de management. - Vous avez des connaissances en analyse de données économiques et financières ainsi qu'en analyse de processus industriels complexes - Vous êtes à l'aise avec le management de l'innovation technologique et les enjeux de stratégie et transformation digitale - Vous avez de bases solides en étude de marché et en marketing - Vous possédez une bonne culture technologique concernant l'IA physique, les systèmes autonomes et la robotique - Anglais B1 / B2 - Opérationnel - Capacité de vulgarisation de concepts techniques complexes - Capacité d'écoute, d'analyse et de synthèse - Communication écrite et orale - Esprit d'équipe - Curiosité - Créativité - Sens de l'innovation Nous offrons une une rémunération égale ou supérieure aux minimums légaux pour les contrats d'apprentissage et les contrats de professionnalisation. Candidat libre du choix de son école.