Data Scientist - Utilisation de la Data Science et de l'IA pour la Diffusion des Données de l'Institut National de la Statistique et des Études Économiques Insee H/F

INSEE

Pourquoi nous avons besoin de vous ?

Pour accompagner la modernisation des processus de gestion, diffusion et valorisation des données de l'Insee, en s'appuyant sur la data science et l'IA.

Cette modernisation se traduit par différents défis, que nous avons commencé à adresser et pour lesquels nous avons besoin de vous pour continuer à les relever !

Pour quels défis ?

Quelques exemples de défis auxquels vous pourrez contribuer :

- Pour l'amélioration du catalogage du stock de données de l'Insee, ainsi que du catalogue de leur documentation technique (classification automatisée de la documentation et matching entre données et documentation ;

- Pour la mise en place d'outils d'assistance aux métiers de la diffusion statistique, en premier lieu un RAG ChatBot pour les gestionnaires en charge des réponses aux demandes des utilisateurs de l'API SIRENE ;

- Pour l'exploration autour des possibilités d'utilisation de l'IA agentique (ex : orchestration d'agents, MCP). Parmi les pistes envisagées, figurent le requêtage en langage naturel du catalogue interne de l'Insee des données de l'Insee ou de l'API Sirene.

Avec quelles finalités ?

A l'aide de la datascience et de l'IA, vous contribuerez à améliorer la visibilité et la découvrabilité des données diffusées par l'Insee.Vous participerez aussi aux explorations des potentiels usages de l'IA agentique à l'Insee. Vous aiderez aussi à la modernisation des processus de diffusion de l'Insee, en accompagnant les équipes métiers pour la mise en place d'outils automatisés (ex : pour le suivi de la qualité des fichiers de données mis à disposition).

Avec qui travaillerez-vous ?

Vous travaillerez quotidiennement au sein de la cellule Data Intelligence Artificielle (DIAM) de l'UPOD. Vous serez aussi amené à travailler étroitement avec les équipes data/statistiques/SI de l'Insee pour :

- Aider à la traduction en solutions data et IA des besoins métiers par des (ex : choisir un modèle de machine learning, définir un processus de traitement de la donnée) ;

- Qualifier avec les équipes informatiques/SI les solutions envisagées (mise en oeuvre, faisabilité...), s'agissant par exemple des infrastructures de production des systèmes d'IA ;

- Tester les solutions, en faire le reporting auprès des équipes (métiers, data, SI), les développer dans une démarche d'amélioration continue ;

- Partager vos connaissances et compétences en IA, auprès des différents acteurs en charge de ce sujet à l'Insee.