Stage - Validation de modèles d’intelligence artificielle

Location: Paris, Ile-de-France, France Department: Risk Analytics & Modelling

La Direction Actuariat Groupe est composée de trois pôles : Provisionnement Vie, Provisionnement Non-Vie et Analyse de Modèles.

Le pôle Analyse de Modèles a notamment pour mission la validation indépendante du modèle interne de SCOR utilisé pour le calcul du SCR du Groupe et des entités européennes, le développement du cadre de gestion du risque de modèles, ainsi que la coordination de certaines revues de calculs en formule standard. Il contribue au déploiement de méthodologies harmonisées d’évaluation et de gestion des risques au sein du Groupe.

Dans le contexte du développement des usages de l’intelligence artificielle, l’équipe renforce ses travaux de validation des modèles d’IA et l’intégration des risques spécifiques à l’IA dans le Model Risk Management Framework de SCOR.

Sous la supervision des responsables de l’équipe Analyse de Modèles, le ou la stagiaire participera à des travaux concrets de validation de modèles d’intelligence artificielle, avec une attention particulière portée à la robustesse, à la performance, à l’explicabilité et à la maîtrise des risques.

Contribuer à la validation indépendante de modèles d’IA et de machine learning développés ou utilisés au sein du Groupe.

Analyser les données, les choix méthodologiques, les hypothèses, les métriques de performance et les limites des modèles.

Concevoir et réaliser des tests de robustesse, de stabilité, de sensibilité, de biais et, selon les cas d’usage, d’explicabilité.

Évaluer la qualité de la documentation, la reproductibilité des résultats et la traçabilité du processus de développement.

Identifier les risques et limites des modèles, formaliser les constats et proposer des recommandations de remédiation proportionnées.

Contribuer à l’évolution des méthodes, outils et standards de validation applicables aux modèles d’IA, notamment aux modèles génératifs et aux grands modèles de langage lorsque pertinent.

Participer à la revue des scorecards et des informations enregistrées dans OpenPages, l’outil interne d’inventaire et de gestion du risque de modèles.

Restituer les analyses de manière claire et synthétique aux équipes Model Analysis, Data Science, Tech & Data, Risk Management et aux propriétaires de modèles.

Solides bases en data science, machine learning, statistiques et méthodes quantitatives.

Bonne maîtrise de Python et des bibliothèques usuelles d’analyse de données et de machine learning

Une première expérience académique ou professionnelle portant sur le développement, l’évaluation ou la validation de modèles d’IA est appréciée.

Intérêt pour la validation indépendante, la gouvernance de l’IA, l’explicabilité, les biais, la robustesse et le risque de modèles.

Rigueur scientifique, esprit critique, autonomie, curiosité et capacité à documenter clairement les travaux réalisés.

Bonnes capacités de communication et aptitude à présenter des analyses techniques à des interlocuteurs variés.

Bon niveau d’anglais à l’écrit comme à l’oral.

Education requise

Élève en deuxième ou troisième année d’école d’ingénieurs (type ENSAE, ENSIMAG, Centrale, Telecom…), recherchant un stage de 6 mois.

Spécialisation ou forte orientation en data science, intelligence artificielle, machine learning, statistiques ou mathématiques appliquées.