Chargé(e) de mission en intelligence artificielle SEN-SDRU-62

Le (la) chargé(e) de mission travaillera au sein de la direction de projets en intelligence artificielle, sous l'autorité du directeur de projets et des chefs de projets. Il (elle) a vocation à être polyvalent(e) et peut être mobilisé(e) sur des domaines qui ne relèvent pas exclusivement de son expertise initiale. Il (elle) peut aussi travailler en transversalité, dans les équipes des autres sous-directions et des autres services, en fonction de ses domaines de compétences. Il (elle) peut intervenir sur plusieurs projets à la fois. Un projet dure en moyenne entre 6 et 12 mois. Le (la) chargé(e) de mission sera également amené(e) à contribuer aux missions structurelles de la sous-direction.
A sa prise de fonction le (la) chargé(e) de mission participera notamment à des projets visant:
- à encourager l'adoption de l'IA générative dans tous les secteurs de l'économie, au sein des métiers au plus près des outils de production économique, notamment en favorisant le développement de briques technologiques en aval de la chaîne de valeur de l'IA générative ;
- à développer une culture commune et des bonnes pratiques en matière d'IA dans l'écosystème des entreprises du secteur de l'IA ;
- à accompagner l'écosystème économique dans son adoption du nouveau cadre juridique établi par le Règlement européen sur l'IA (AI Act) et dans sa mise en conformité avec celui-ci ;
- à préparer la France à participer aux prochains événements internationaux dans le domaine de l'IA, tels que le AI Safety Summit qui aura lieu en 2024, ou connexes à l'IA, tels que le Sommet de la francophonie ;
- à contribuer aux travaux de la DINUM sur la montée en puissance de l'adoption de l'IA dans divers secteurs de l'administration française tels ques dans les services publics de la santé, de la justice, des finances publiques, etc.
Cette liste pourra évoluer en fonction des priorités de la sous-direction, du service et de la DGE. Les enjeux liés aux modèles fondationnels et l’IA générative sont particulièrement émergents et nécessitent une analyse fine de l’impact économique du déploiement de ces technologies.