Job Description Summary

Rejoignez une équipe au cœur de l’innovation en radiologie et contribuez à la ré-architecture de l’orchestration de workflows cliniques de bout en bout, depuis l’acquisition à la modalité (scanner, etc.) jusqu’à la génération du rapport ou d’images en sortie.

Dans un environnement où les workflows sont aujourd’hui orchestrés de manière plutôt statique, l’objectif du stage est d’explorer comment des agents IA et une couche de connecteurs standardisés de type MCP (Model Context Protocol) peuvent apporter plus de souplesse, d’adaptativité et d’intelligence dans la coordination des applications et services.

En tant que stagiaire, vous participerez à la définition des fondations architecturales d’une orchestration agentique MCP pour la radiologie, en vous appuyant notamment sur l’usage de Small Language Models (SLM).

Job Description

Les workflows radiologiques couvrent un ensemble d’étapes critiques :

• Planification et acquisition des examens côté modalité
• Envoi et gestion des études dans les systèmes d’imagerie
• Lancement d’applications de visualisation et d’algorithmes d’IA
• Agrégation des résultats
• Génération d’images dérivées ou de rapports

Aujourd’hui, ces workflows sont déjà orchestrés, mais de manière statique : règles figées, intégrations point-à-point, logique métier dispersée. Cela rend difficile l’adaptation à de nouveaux cas d’usage, l’intégration de nouvelles applications, ou l’ajout d’IA dans la boucle décisionnelle.

L’objectif du stage est de :

• Repenser l’architecture d’orchestration existante pour aller vers un modèle plus agentique,
• Introduire une couche de connecteurs MCP permettant d’exposer les applications et services (viewers, algorithmes d’IA, reporting, services internes) comme des “tools” activables par des agents,
• Explorer et benchmarker l’usage de Small Language Models (SLM) pour piloter ou assister cette orchestration,
• Poser les fondations architecturales (patterns d’agents, connecteurs MCP, gestion du contexte) pour une future plateforme d’orchestration intelligente des workflows de radiologie, de l’acquisition jusqu’au rapport final.

Le stage inclura la définition de scénarios concrets (par exemple : chaîne complète pour un type d’examen donné) et le développement d’un prototype montrant comment des agents s’appuyant sur des connecteurs MCP peuvent orchestrer les différentes étapes.

Rôles et responsabilités

Dans ce rôle, vous aurez à :

• Analyser l’existant :
  • Comprendre comment les workflows cliniques sont aujourd’hui orchestrés
  • Cartographier un ou deux workflows “de bout en bout” (de la modalité au rapport / image en sortie)

• Proposer une ré-architecture centrée sur les agents et les connecteurs MCP :
  • Définir une couche de connecteurs MCP exposant les applications / services sous forme de tools
  • Modéliser le rôle des agents (coordination, choix des tools, gestion du contexte de workflow)

• Explorer et benchmarker des Small Language Models (SLM) pour ce besoin :
  • Evaluer leur capacité à orchestrer des étapes, composer plusieurs tools, prendre des décisions de routage
  • Analyser les compromis entre qualité, latence, coût et contraintes du domaine santé

• Développer un prototype de chaîne orchestrée de manière agentique :
  • Implémenter un ou plusieurs agents, ainsi qu’un premier set de connecteurs MCP
  • Démontrer l’exécution d’un workflow clinique simplifié de bout en bout (acquisition → traitement → résultats / rapport)

• Documenter les fondations architecturales :
  • Décrire les patterns proposés (agents, MCP connectors, gestion du contexte, supervision)
  • Formuler des recommandations pour une future industrialisation (monitoring, traçabilité, évolutivité)

Qualifications et compétences essentielles

• Master 2 / dernière année d’école d’ingénieur en informatique, IA, systèmes distribués ou domaine équivalent
• Bonne maîtrise de Python
• Connaissances en modèles de langage (LLM/SLM), IA générative ou agents conversationnels
• Intérêt fort pour l’architecture logicielle (services, APIs, connecteurs, microservices, orchestrateurs)
• Intérêt pour le domaine de la santé et/ou de l’imagerie médicale
• Capacité à explorer de nouveaux frameworks, à lire de la documentation technique et à en tirer une synthèse claire
• Bonne capacité à synthétiser, documenter et présenter vos travaux à l’oral et à l’écrit

Langages et outils appréciés

• Langages : Python, TypeScript/JavaScript
• IA / Agents : bibliothèques pour LLM/SLM, frameworks d’agents et d’orchestration (idéalement avec support MCP)
• Infra / DevOps : Docker, Kubernetes, git
• Architecture : REST APIs, systèmes distribués, patterns de connecteurs

Inclusion et diversité

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