La confiance dans les banques centrales est un pilier de la stabilité économique et financière. Elle permet aux banques centrales d'agir efficacement pour maintenir la stabilité des prix, soutenir l'activité économique et prévenir les crises financières. Elle tient pour une grande part à leur degré d'indépendance.

S'il est possible de mesurer la confiance du public dans l'action des banques centrales et leur indépendance perçue par des méthodes traditionnelles (enquêtes, sondages, etc.), les méthodes de traitement du langage naturel, et plus généralement, issues de l'intelligence artificielle, permettent d'évaluer une grande quantité d'information.

Lors de ce stage, vous contribuerez à la mesure de l'indépendance et de la confiance dans les banques centrales à partir des missions suivantes :

• Revue de littérature sur les causes et conséquences des évolutions de l'indépendance des banques centrales et sur les mesures de la confiance ;

• Collecte et traitement des données nécessaires (bases de données d'articles de presse, réseaux sociaux) ;

• Construction d'un indice d'indépendance et de confiance à partir de la qualification (positive, négative, neutre, sans objet) de ces différents articles ;

• Identification des déterminants de l'indice en utilisant une analyse de régression ;

• Envisager une approche narrative complémentaire pour illustrer certains chocs négatifs ou positifs.

L'analyse pourra porter en priorité sur la Banque centrale européenne ou la Banque de France, mais en fonction de l'évolution du stage, être étendue à d'autres banques centrales.

Formation recherchée :

• Vous préparez une formation supérieure en métier de la donnée ou d'informatique (Ingénieur ou formation universitaire) avec un goût pour l'économie (une double formation serait un plus)

• Votre cursus scolaire vous a permis de maîtriser les fondements mathématiques et statistiques des techniques science des données et IA et vous avez mis en pratique vos connaissances au travers de projets étudiants et/ou de stages.

 Compétences :

• Prérequis : connaissance en Deep Learning et NLP avec une première expérience dans l'utilisation de modèles de type LLM

• Maitrise de la programmation avancée en R ou Python

• Aptitude à vulgariser une information complexe aussi bien à l'écrit qu'à l'oral, bonnes capacités rédactionnelles et de communication

 Qualités :

• Esprit méthodique et rigueur d'analyse.

• Force de proposition, agilité, autonomie.

• Curiosité et créativité

• Goût du travail en équipe

Contactez nos ambassadrices/ambassadeurs  

La Banque de France est une institution socialement responsable, attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité.

Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.