Une chercheuse de Georgia Tech étudie la sécurité de l’IA lors d’un stage chez IBM

Selon un article de Newswise, Mansi Phute, doctorante à Georgia Tech, a effectué en 2026 un stage chez IBM consacré à l’étude de la sécurité des communications entre agents d’intelligence artificielle multimodaux. Ce stage lui a donné l’occasion de poursuivre ses travaux sur la sécurité de l’IA tout en découvrant la manière dont les priorités de recherche sont définies au sein d’une entreprise technologique.

Phute est chercheuse en robustesse de l’apprentissage automatique et en sécurité de l’IA à Georgia Tech, où elle est encadrée par Polo Chau, professeur et directeur adjoint de la School of Computer Science. Elle a effectué son stage au sein de l’équipe AI Foundations d’IBM à San Jose, en Californie, avant de retourner à l’université.

Cette expérience lui a permis de comparer directement deux environnements qui abordent souvent le travail scientifique de manière différente. Les universités mettent généralement l’accent sur les connaissances fondamentales et la recherche à long terme, tandis que les entreprises doivent également réfléchir à la manière dont la recherche sera mise en œuvre et reliée aux objectifs plus larges de l’organisation. Pour Phute, le stage lui a permis de comprendre ces deux perspectives sans s’éloigner des domaines qui l’intéressent dans le cadre de sa thèse.

Un intérêt pour les agents multimodaux

Phute a choisi IBM parce que l’entreprise est très présente dans le domaine de la sécurité de l’IA et soutient la recherche exploratoire, a rapporté Newswise. Elle s’attendait à ce que le stage lui permette de découvrir des approches industrielles avancées tout en continuant à progresser comme chercheuse universitaire.

Ses travaux portaient sur la sécurité des communications entre agents multimodaux. Ces systèmes peuvent traiter plusieurs types d’informations, et Phute a décrit cette question comme de plus en plus importante à mesure que les agents sont utilisés dans un nombre croissant d’applications. Le sujet correspondait également étroitement à ses centres d’intérêt : rendre les systèmes d’apprentissage automatique plus robustes et l’intelligence artificielle plus sûre.

Le stage s’appuyait sur la préparation acquise à Georgia Tech. Phute a déclaré que ses cours et ses autres expériences universitaires s’étaient avérés directement utiles dans le cadre d’IBM. Elle a également souligné l’importance, pendant ses études, de travailler avec des personnes issues de domaines de recherche différents. Sa connaissance de plusieurs champs de recherche l’a aidée à échanger avec ses collègues et à s’adapter à un nouvel environnement professionnel.

Cette capacité à passer d’un domaine à l’autre s’est révélée particulièrement utile dans un contexte industriel, où les projets peuvent soulever des questions techniques tout en intégrant des enjeux de sécurité, de politiques publiques et d’alignement. Les échanges avec des collègues travaillant dans ces domaines ont aidé Phute à comparer la manière dont l’industrie conçoit la sécurité de l’IA avec la perspective davantage universitaire à laquelle elle avait été précédemment confrontée.

Apprendre à communiquer avec différents publics

L’un des moments les plus marquants pour Phute est survenu lorsqu’elle a présenté ses travaux devant un public composé de membres techniques et non techniques de plusieurs équipes. Après la présentation, son responsable a salué sa capacité à expliquer ses recherches à des personnes ayant des niveaux de familiarité différents avec le sujet.

Cette réaction a compté pour Phute, car elle s’était délibérément efforcée d’améliorer sa communication. Présenter clairement des recherches complexes à des publics variés n’était pas indépendant du travail technique : cela est devenu une partie de ce qu’elle a appris sur la conduite de recherches dans une grande organisation.

Le stage lui a également montré comment les projets liés à la sécurité de l’IA s’inscrivent dans les priorités commerciales plus larges d’une entreprise. Dans un cadre universitaire, il peut être difficile de voir comment une question de recherche se rattache au développement de produits, au déploiement ou à la prise de décision organisationnelle. Chez IBM, Phute a pu observer directement ces liens tout en travaillant avec des chercheurs expérimentés dans son domaine.

Pourquoi l’industrie compte pour la recherche en IA

Phute est revenue à Georgia Tech avec une vision plus précise du rôle que les entreprises privées peuvent jouer dans le progrès scientifique, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle. Elle a évoqué l’accès de l’industrie aux ressources informatiques, qui peuvent être moins limitées que celles disponibles dans les environnements universitaires. Cet accès peut soutenir des recherches qu’il serait autrement difficile de mener à grande échelle.

Elle considère également qu’il est utile de comprendre comment les entreprises mettent en œuvre et déploient les résultats de la recherche. La connaissance des priorités de l’industrie peut aider les chercheurs à formuler des questions et à élaborer des méthodes qui restent scientifiquement pertinentes tout en contribuant à des applications concrètes. Dans les domaines de la sécurité et de la fiabilité de l’IA, elle estime que ce lien peut accroître l’impact de la recherche au-delà du milieu universitaire.

Le stage n’a pas remplacé les objectifs universitaires de Phute ; il les a élargis. En travaillant avec l’équipe AI Foundations d’IBM et en échangeant avec des spécialistes sur la sécurité, les politiques publiques et l’alignement, elle a acquis une vision plus claire de la manière dont le secteur privé aborde des problèmes qui sont également au cœur de ses recherches universitaires.

Le récit de Newswise présente ce stage comme un exemple de l’interaction croissante entre la recherche universitaire et le développement industriel dans le domaine de l’IA. Pour Phute, cette interaction lui a apporté à la fois une expérience technique et une meilleure compréhension de la manière dont la recherche peut passer d’idées fondamentales à des systèmes utilisés dans le monde réel.