Les banques centrales jouent un rôle essentiel dans l'économie, pour agir sur l'inflation, garantir la stabilité financière, assurer le refinancement des banques qui financent à leur tour l'économie, ou pour agir directement sur l'activité économique.

S'il est possible de mesurer l'impact des banques centrales par des méthodes traditionnelles (enquêtes, études économétriques, 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, et sous la responsabilité de votre tuteur, vous contribuerez à la compréhension de l'impact des banques centrales à partir des missions suivantes :

• Revue de littérature sur l'impact des banques centrales sur l'économie et sur les mesures de cette confiance ;

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

• Construction d'un indice d'impact à partir de la qualification (positive, négative, neutre, sans objet) de ces différents articles et aussi en recherchant des phrases quantifiant ou évaluant l'impact directement ;

• Identifier l'ampleur de l'impact en utilisant une analyse de régression ;

• Envisager une approche narrative complémentaire pour illustrer certains chocs ou événements particuliers.

L'analyse pourra porter en priorité sur la Banque centrale européenne/le SEBC ou la Fed, mais en fonction de l'évolution du stage, être étendue à d'autres banques centrales. Outre le rôle des banques centrales, une analyse de l'impact des banquiers centraux eux-mêmes pourra être effectuée.

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

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