Data Scientist - Niveau de Vie des Personnes Placées Sous Main de Justice H/F

Direction de l'administration pénitentiaire

Les missions du data scientist/analyste s'articulent autour de grands axes :
- Exploitation et d'analyse de données (data analysis) autour de l'économétrie de l'évaluation, et éventuellement en ayant recours à
des techniques de machine learning ;
- Exploration des bases des données (data mining) issues des applications de gestion des personnes placées sous-main de justice de
l'administration pénitentiaire, afin d'en évaluer la qualité et de développer de nouvelles bases de données issues de données brutes
non encore exploitées ;
- Production de publications régulières, destinées aux institutions administratives, politiques, aux médias et au grand public.
Ces missions comportent plus concrètement les aspects suivants :
- Maîtrise des techniques d'évaluation quantitative (ex : différence-de-différence, discontinuité, score de propension) et de leur mise
en oeuvre ;
- Construction des tables de données nécessaires à l'évaluation, à partir d'exploration ou d'appariement entre différentes sources ;
- Soutien à la réalisation d'évaluation ou la mission intervient en expertise : comment évaluer ? identification et limites des
données ?
La mission a déjà initié des projets qu'il faudra poursuivre avec les deux agents qui la composent :
- L'évaluation de l'aménagement des peines d'emprisonnement, les alternatives à l'emprisonnement ainsi que les conditions de
détention ;
- Le rapprochement entre les sources disponibles sur les données du pénal ;
- Le suivi de projets d'évaluation en cours, en tant qu'expert.

Votre sujet : une meilleure compréhension du niveau de vie en prison via notamment l'analyse des comptes nominatifs
Dans le cadre de ses analyses sur le profil des ppsmj et le lien entre ces profils (analyses multivariées) et la récidive/réitération, Raquel Oliveira-Silva (en renfort d'activité au sein de l'équipe entre juillet 2025 et 2026) a exploré différentes bases de données individuelles (tdwh : situpénit ; situpénale ; sociodémoéco) dont les comptes nominatifs.
Les premières analyses menées portent sur les mouvements et soldes mensuels présents sur les comptes nominatifs des ppsmj sur la période 2017-2025.
En s'appuyant sur ces premiers travaux, l'apprentissage vise à produire une première note de résultats (10 pages environ) pour dresser un état des lieux concernant le niveau de vie en détention tout en mettant en exergue des différences selon le profil des ppsmj, le type d'établissements et/ou le territoire concerné.