# Stage – NLP et protection des données : pseudonymisation de conversations  F/H at Orange

Orange is hiring a Stage – NLP et protection des données : pseudonymisation de conversations  F/H. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Orange](https://jobsbylevel.com/go/b59d15f3-83a8-4b15-b4e2-e65411ffd550?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 36 out of 100. LANNION,FRANCE.

## Details

- Company: [Orange](https://jobsbylevel.com/companies/orange)
- AI level: AI Level 1 (score 36 out of 100)
- Location: LANNION,FRANCE
- Posted: October 20, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/b59d15f3-83a8-4b15-b4e2-e65411ffd550?utm_medium=ai-agent

## Prepare for this job

The job page lists 4 likely interview questions for this offer, with a CV checklist: https://jobsbylevel.com/jobs/stage-nlp-et-protection-des-donnees-pseudonymisation-de-conversations-f-h-at-orange-8bef1a

## Description

Publication date : Oct 06, 2026, 3:42PM Contract duration : 6 months La pseudonymisation consiste à remplacer les données directement identifiantes (nom, prénoms, etc.) d’un jeu de données par des données indirectement identifiantes (pseudonymes, numéro séquentiel, etc.) garantissant la protection des données personnelles (Pfitzmann & Hansen, 2005). En ce qui concerne les conversations, le remplacement doit s'effectuer soigneusement, car cela peut dégrader leur réalisme et leur cohérence. Ce sujet de stage s’inscrit dans le cadre de travaux portant sur la génération de conversations synthétiques et la simulation des utilisateurs. Afin de protéger les données personnelles, un traitement de pseudonymisation doit être mis en œuvre. L’objectif de ce stage est d’étudier les approches de pseudonymisation conversationnelles, de mettre en œuvre la plus performante d’entre elles et de l’évaluer. Il s’agira également d’évaluer l’impact de ce traitement sur d’autres tâches, telles que la génération de conversations synthétiques. Aujourd'hui les modèles génératifs peuvent réaliser cette tâche, mais les architectures encoder/decoder sont aussi performantes. Nous nous intéressons particulièrement aux modèles open source frugaux (SLM ≤8 Millard de paramètres). Il sera possible d’étudier et d’évaluer plusieurs familles de modèles : Qwen, Llama, Gemma, etc. (Pfitzmann & Hansen, 2005) Anonymity, unlinkability, unobservability, pseudonymity, and identity management-a consolidated proposal for terminology. Votre rôle Sous la responsabilité de votre maître de stage, Mme Lina Rojas-Barahona, vous collaborez aux activités de Recherche de l'équipe NADIA axées sur la génération des conversations synthétiques, dans le département DATA-AI de Orange Innovation. Vous interagissez avec différents membres de l'équipe (chercheurs, doctorant, data-scientists, développeurs). Les étapes à réaliser pendant ce stageseront les suivantes : Se familiariser avec les techniques, métriques et benchmarks de pseudonymisation Mener une réflexion sur des nouvelles métriques pour mieux évaluer la pseudonymisation en termes du réalisme et la cohérence des conversations Adapter (finetunning) ou prompter (prompting) des modèles existants pour cette tâche et évaluer leur performance. Utiliser le modèle qui performe le mieux pour pseudonymiser les vraies données conversationnelles en Français. Evaluer leur impact sur le réalisme et cohérence des conversations, particulièrement, leur impact pour la génération des conversations synthétiques. Dans le cadre de votre formation bac+5 (école ingénieur ou master 2 informatique ou statistiques), vous êtes à la recherche d'un stage de 6 mois. Vous avez des connaissances en statistiques et informatique Des connaissances en Python sont impératives Des connaissances en apprentissage statistique sont requises. Vous êtes familiarisé avec PyTorch Vous connaissez les Transformers et vous êtes familiarisé avec le code OpenSource de Huggingface Connaissances sur les modèles de langue génératifs Vous pouvez lire les articles académiques en anglais Participation à un projet de recherche innovant, au coeur des enjeux de l’IA moderne et de l’optimisation des ressources pour l’entraînement de LLMs. Encadrement par des experts reconnus en traitement automatique des langues et dialogue. Accès à un environnement technique de pointe et à des ressources de calcul adaptées. Possibilité de valorisation des travaux (publication). L’ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l’innovation d’Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l’humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l’écosystème digital mondial. Nous formons les expertes et les experts des technologies d’aujourd’hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation

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