GRISEZ, Mme Laure (2025) NLP pour les données structurées et inversion de problèmes physiques par échantillonnage PFE - Projet de fin d'études, ENSTA.
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Résumé
Ce rapport présente les travaux réalisés durant mon stage de fin d’études chez Headmind Partners, il se décompose en deux parties. La première partie traite des travaux réalisés sur des thématiques de traitement du langage naturel (NLP) pour l’analyse et la synthèse de données tabulaires complexes. Dans ce cadre deux modèles basés sur des LLMs ont été conçus et les différentes architectures comparées. La seconde partie, est centrée sur mon travail réalisé en mission chez TotalEnergies. Ce travail se concentre sur l’application de méthodes d’échantillonnage bayésien (MCMC et Hamiltonian Monte Carlo) à l’inversion de modèles géologiques.
| Type de document: | Rapport ou mémoire (PFE - Projet de fin d'études) |
|---|---|
| Mots-clés libres: | LLMs, Agents, NLP, méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, échantillonnage, problème d’inversion |
| Sujets: | Sciences et technologies de l'information et de la communication Mathématiques et leurs applications |
| Code ID : | 10837 |
| Déposé par : | Laure GRISEZ |
| Déposé le : | 08 oct. 2025 10:39 |
| Dernière modification: | 08 oct. 2025 10:39 |
