Stages

Stage – Analyse des données SPS de l’OMC et amélioration des indicateurs de suivi de l’Observatoire, DIAD – Siège de l’OMSA

Paris, France
Contexte
L’Organisation mondiale de la santé animale (OMSA – fondée sous le nom d’OIE) est une organisation intergouvernementale de premier plan qui regroupe 183 membres dans le monde entier. Par ses activités, l’OMSA contribue de manière décisive à l’amélioration de la santé animale, à la protection du bien-être des animaux et au renforcement des services vétérinaires. L’Organisation fournit des informations transparentes sur la situation de la santé animale dans le monde et promeut des normes internationales, notamment en ce qui concerne la sécurité du commerce des animaux vivants et des produits d’origine animale. De plus amples informations sont disponibles sur le site web de l’OMSA.  
Rejoindre l’OMSA, c’est participer au développement de l’une des principales organisations internationales, reconnue et associée aux autres institutions multilatérales en matière de santé dans le monde. C’est contribuer à l’édification d’une approche globale de la santé au niveau mondial, réunissant santé animale et santé humaine dans le concept d’ « Une seule santé ». C’est rejoindre des équipes motivées par l’impact de leur action, le sens de leur engagement collectif et un professionnalisme reconnu dans leurs domaines de compétences respectifs.  
Le siège de l’OMSA est à Paris. L’Organisation est présente sur tous les continents par l’intermédiaire de 13 Représentations régionales et sous régionales. L’OMSA emploie 250 agents, dont deux tiers basés au siège.  

La mission du Département d’intégration et d’analyse des données (DIAD) est de renforcer les capacités de prise de décision de l’OMSA en analysant des données provenant de sources internes et externes variées et en produisant des analyses fondées sur des données probantes à destination de l’OMSA, de ses Membres et de ses partenaires. Grâce à l’analyse avancée, à l’intégration des données et à la production de connaissances, le DIAD soutient la prise de décision fondée sur les données au sein de l’Organisation.
Au sein du DIAD, l’Observatoire de l’OMSA suit la mise en œuvre des normes internationales de l’OMSA par ses Membres à travers un ensemble d’indicateurs présentés dans ses rapports de suivi. Parmi les différentes sources utilisées, l’Observatoire analyse notamment les données de l’Organisation mondiale du commerce (OMC), telles que les notifications relatives aux mesures sanitaires et phytosanitaires (SPS) ainsi que les préoccupations commerciales spécifiques (STC) soumises par les Membres de l’OMSA. Ces informations sont publiquement accessibles via la plateforme ePing SPS&TBT. Ces documents étant principalement rédigés sous forme de texte libre, leurs liens avec les chapitres des Codes et Manuels de l’OMSA ne sont pas encore établis de manière systématique. Par ailleurs, les indicateurs actuels de l’Observatoire demeurent essentiellement descriptifs et ne comportent pas de mesures d’incertitude statistique, telles que des intervalles de confiance, ce qui limite la robustesse et l’interprétation des résultats.
Dans ce contexte, le DIAD propose un stage au sein de l’équipe de l’Observatoire à destination d’un·e étudiant·e motivé·e par la science des données, le traitement automatique du langage naturel et les statistiques appliquées au commerce international et aux normes de santé animale. Basé·e au siège de l’OMSA à Paris, le ou la stagiaire contribuera à l’amélioration des indicateurs de suivi de l’Observatoire.  
Description du poste
Positionnement et rattachement
Le ou la stagiaire rejoindra l’équipe de l’Observatoire au sein du Département d’intégration et d’analyse des données (DIAD), sous l’autorité du Chef du DIAD et sous la supervision directe de la Scientific Officer principale de l’Observatoire, avec un encadrement fonctionnel assuré par un·e Data Scientist du DIAD. La personne retenue aura l’occasion d’interagir avec des parties prenantes internes et externes, notamment le Département des normes de l’OMSA et le Secrétariat SPS de l’OMC.  
Objectifs du poste
Ce stage a pour objectif de mettre en correspondance les notifications SPS et les préoccupations commerciales spécifiques soumises par les Membres de l’OMSA à l’OMC avec les chapitres pertinents des Codes et Manuels de l’OMSA, et de quantifier le niveau de pertinence de chaque chapitre par rapport aux réglementations nationales dans le contexte des échanges commerciaux. Pour ce faire, le ou la stagiaire développera des chaînes de traitement de données utilisant des modèles de langage de grande taille (LLM) afin d’extraire des informations structurées à partir des notifications SPS, puis croisera ces résultats avec d’autres sources d’information. Le ou la stagiaire contribuera également au renforcement de la base statistique de la matrice d’indicateurs de l’Observatoire, au-delà des seuls indicateurs fondés sur les données SPS de l’OMC, en révisant les définitions des indicateurs, en calculant des statistiques de base et en proposant des méthodes appropriées pour quantifier leur incertitude.
Missions et activités  

1. Développement d’une chaîne de traitement de données intégrant des LLM
– Développer une chaîne de traitement reproductible (R ou Python) permettant de collecter les notifications SPS et les STC depuis la plateforme ePing SPS&TBT.
– Intégrer l’utilisation de LLM dans cette chaîne afin d’associer les notifications SPS et les STC aux chapitres pertinents des Codes et Manuels terrestres et aquatiques de l’OMSA.
– Documenter la chaîne de traitement, les méthodes employées et les résultats obtenus, puis présenter les travaux au DIAD et aux collègues concerné·es de l’OMSA.  

2. Validation et croisement des résultats produits par la chaîne de traitement
– Croiser les résultats obtenus avec d’autres sources, par exemple en les comparant aux réglementations nationales.
– Évaluer la qualité de l’extraction et du classement automatisés (par exemple à l’aide d’un échantillon validé manuellement et d’indicateurs de performance) et documenter leurs limites.
– Quantifier le niveau de pertinence de chaque chapitre des Codes ou Manuels de l’OMSA par rapport aux réglementations nationales dans le contexte du commerce international.  

3. Cadrage de l’étude thématique de l’Observatoire sur le commerce
– Contribuer au cadrage de l’étude thématique de l’Observatoire sur le commerce.
– Interagir avec les parties prenantes internes et externes, notamment le Département des normes de l’OMSA et le Secrétariat SPS de l’OMC.  

4. Statistiques de base pour la matrice d’indicateurs de l’Observatoire
– Réaliser des analyses statistiques de base afin d’enrichir la matrice actuelle des indicateurs de l’Observatoire, sans se limiter aux données SPS de l’OMC.
– Examiner et comprendre la définition de chacun des indicateurs développés pour mesurer les niveaux de mise en œuvre des Codes de l’OMSA par les Membres.
– Proposer les méthodes les plus adaptées pour quantifier l’incertitude des indicateurs, notamment à travers des intervalles de confiance.  

Le Chef du DIAD pourra, si nécessaire, confier au ou à la stagiaire toute autre mission, responsabilité ou activité relevant de son domaine de compétence.  
Profil requis
Qualifications et expérience
Qualifications requises  
– Formation : actuellement inscrit·e en Master 1, Master 2 ou en dernière année d’école d’ingénieur dans les domaines de la science des données, des statistiques, de l’informatique, de l’épidémiologie, de l’économie ou d’un domaine quantitatif connexe.
– Expérience universitaire ou pratique (projets, stage précédent) dans le traitement et l’analyse statistique des données avec R ou Python.  

Qualifications supplémentaires  
– Expérience en traitement automatique du langage naturel, extraction de texte ou applications fondées sur les LLM.
– Connaissance du commerce international, de l’Accord SPS de l’OMC ou des processus d’élaboration de normes internationales.
– Intérêt pour la santé animale, la santé publique ou l’approche One Health, ou expérience dans ces domaines.  

Compétences requises  
Compétences techniques  
– Solides compétences en programmation appliquée à la science des données avec R ou Python.
– Connaissances en traitement automatique du langage naturel ou dans d’autres technologies pertinentes pour l’extraction de texte, y compris l’utilisation de LLM.
– Bonne maîtrise des statistiques, notamment des méthodes d’estimation et de quantification de l’incertitude (par exemple les intervalles de confiance).
– Maîtrise des bonnes pratiques de développement reproductible : contrôle de version (Git), documentation et tests.
– Excellente maîtrise de l’anglais à l’écrit comme à l’oral ; la connaissance du français ou de l’espagnol constitue un atout.  

Compétences interpersonnelles  
– Esprit analytique, rigueur et attention à la qualité des données.
– Autonomie, curiosité et capacité à apprendre rapidement de nouveaux outils.
– Regard critique sur les résultats produits par l’intelligence artificielle et sur l’interprétation des résultats statistiques.
– Capacité à travailler dans un environnement multiculturel et pluridisciplinaire ainsi qu’à communiquer avec des parties prenantes internes et externes.  
Informations complémentaires
Conditions de travail

Poste à temps plein basé au siège de l’OMSA à Paris.

– Rémunération : Le salaire mensuel est de 715 EUR.
– Durée : 6 mois
– Lieu : Siège de l’OMSA, 12 rue de Prony, 75017 Paris, France.  

Éligibilité et date de début
Ce stage nécessite une convention de stage avec l’établissement d’enseignement du ou de la candidat·e.
La sélection du ou de la candidat·e ainsi que la date de début du stage dépendront de l’adéquation du profil avec le poste, ainsi que des contraintes opérationnelles et budgétaires associées au stage.
La personne sélectionnée devra être en mesure de débuter le stage en présentiel à Paris au plus tard le 4 janvier 2027, afin que les activités puissent être réalisées dans la période de financement applicable.  
Informations générales  
L’OMSA accorde une grande importance à un environnement de travail multiculturel et positif.
L’OMSA est un employeur qui prône l’égalité des chances et accueille les candidatures de tous les candidats qualifiés, indépendamment de leur origine, de leur genre, de leurs opinions ou de leurs croyances. 
Si cette opportunité vous intéresse, veuillez compléter votre candidature en ligne au plus tard le 4 novembre 2026.
Toutes les candidatures seront examinées à l’issue de la date de fin de publication.                                                                   
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