Stage Recherche en Gestion ai Adoption in Business

Il y a 2 mois


Paris, France LinkedIn Job Wrapping Temps plein

**Contexte du stage**:
Ce stage de fin d'études est prévu pour continuer sur une thèse CIFRE au sein d'Artefact, qui commencerait à la rentrée 2023. Durant le stage, l'étudiant commencera son étude bibliographique et sera amené à affiner ses questions de recherche et l'approche pour y répondre. L'ensemble des problématiques décrites ci-dessous n'ont pas vocation à être traitées en intégralité durant le stage, mais durant la thèse. Les premières questions entamées dès le stage seront précisées selon les opportunités qui se présenteront début 2023 avec les clients d'Artefact.

**Présentation de l'entreprise**

Artefact est un cabinet de conseil nouvelle génération. Spécialisé en Data / IA, Data Marketing et Digital Marketing, Artefact est reconnu comme un des leaders de ces domaines. En forte croissance depuis sa création en 2017, Artefact aujourd'hui compte plus de 1100 employés dans 17 bureaux à travers le monde. La mission des Artefactors ? Transformer la data de nos clients en impact business. Dans ce sens, nous collaborons avec plus de 1000 clients, leaders de leurs industries (Orange, Carrefour, Samsung, AccorHotels, L'Oréal, LVMH, Décathlon) et sommes partenaires privilégiés de Google (GMP/GCP), AWS ainsi que Microsoft Azure.

**Présentation du laboratoire académique**

Fondé en 1972 par l'École polytechnique, le CRG est le premier laboratoire de recherche en gestion à avoir été reconnu par le CNRS (1980). Depuis le 1er janvier 2015, il est une des composantes de l'Institut Interdisciplinaire de l'Innovation - i3 - (UMR CNRS 9217) avec des équipes des Mines ParisTech et de Telecom ParisTech. Le CRG dépend du départment Management de l'Innovation et Entrepreneuriat (MIE) et compte une vingtaine de chercheurs, 21 chercheurs associés, 22 doctorants et post doctorants, 5 personnels administratifs et techniques et accueille régulièrement des chercheurs étrangers de renom. Le CRG est dirigé par Etienne Minvielle et Cécile Chamaret.

**Candidatures**
- Master en sciences de gestion
- Master en économie et gestion
- Diplôme d'école de commerce

**Mode de travail**:
L'étudiant travaillera plusieurs jours par semaine côté entreprise, et ira l'ordre d'un jour par semaine au laboratoire. Ce ratio évoluera au fil de la thèse, selon les priorités de rédaction d'articles scientifiques et de missions opérationnelles.

Côté entreprise, l'étudiant travaillera en équipe avec des spécialistes data sur des missions en direct avec nos clients, dans le rôle d'un data consultant. Il accompagnera nos clients sur des projets end-to-end et adoptera donc un rôle stratégique et opérationnel, avec comme objectif de concevoir et implémenter des solutions data en réponse aux problématiques business de ses clients. Ce rôle opérationnel lui donnera un accès privilégié à des interlocuteurs à fort pouvoir décisionnaire côté grandes entreprises, qu'il pourra exploiter dans le cadre de sa recherche. En mission, son rôle couvrira:

- Cadrage des projets : interviews clients et partenaires, mise en place de workshops, préparation des uses cases, des MVP
- Construction de Roadmaps, d'analyses data-driven avec l'équipe projet et conception d'infrastructures en collaboration avec nos experts
- Formulation et présentation de recommandations stratégiques pour le client
- Orchestration du bon déroulement du projet, en appliquant le cas échéant les méthodes agiles (sprints planning et reviews, backlog refinement, démos, etc.)
- Rôle de Product Owner sur des cas d'usages Data/IA, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en production
- Contribution active au développement d'Artefact sur l'axe de la recherche, via des publications de travaux en conférences internationales ou journaux à comité de review, présentations en interne aux Artefactors.

***:
**Questions de recherche**:
Le sujet portera sur l'adoption d'algorithmes d'intelligence artificielle en entreprise, des freins qu'il peut y avoir, et des solutions pour y remédier.

**Transparence et interprétabilité des modèles**: une question est d'évaluer l'impact d'avoir un modèle "boite noire" sans explication possible, par rapport à un modèle interprétable. Cette interprétation peut être globale - quels raisonnements ont été appris par l'intelligence artificielle - ou au cas par cas - qu'est-ce qui explique cette prédiction unitaire donnée par modèle. Si, après cette évaluation, il est avéré qu'un modèle transparent est crucial pour une meilleure adoption, l'étudiant pourra étudier le type d'explications attendues par le client. Cela pourra être abordé via des propositions virtuelles, tout comme dans le cadre d'outils concrets à déployer pour le client (dashboard, assistant d'aide à la décision).

**Éthique des algorithmes**: un risque inhérent aux modèles statistiques sont les biais éthiques qu'ils peuvent (re)produire, et les risques associés. Ces problèmes


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    Il y a 2 mois


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  • Business Developer

    il y a 5 jours


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    Il y a 2 mois


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    Il y a 2 mois


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    il y a 2 semaines


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    il y a 2 semaines


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