La DGE est au service du ministre chargé de l’Économie et des Finances. Notre action est au cœur des chantiers du Gouvernement en faveur de la transformation économique et de l’autonomie stratégique du pays. Au service de la compétitivité des entreprises, elle porte la politique industrielle, définit les mesures de régulation du numérique, ainsi que les politiques de soutien à l’économie de proximité. Elle accompagne les entreprises dans la transformation numérique et écologique de l’économie, et œuvre en faveur de la simplification règlementaire et d’une politique d’innovation ambitieuse. Ses missions comportent à la fois une dimension européenne et internationale forte et une dimension territoriale qu’elle met en œuvre grâce à un réseau de services déconcentrés au sein des Directions régionales de l’économie, de l’emploi, du travail et des solidarités. Engagée et à la pointe de l’innovation publique, la direction organisé en mode projet depuis 2019 déploie une politique ambitieuse en matière d’égalité professionnelle entre les femmes et les hommes et des mesures fortes en matière d’éco-responsabilité.

La coordination interministérielle de la stratégie nationale pour l’IA (SNIA) consiste à s’appuyer sur l’ensemble des administrations, ainsi que sur les centres et laboratoires de recherche, pour structurer l’écosystème d’IA sur le long terme et à tous les stades du développement technologique : formations, R&D, applicatifs, certification, mise sur le marché et diffusion intersectorielle, soutien et encadrement du déploiement de l’IA dans l’économie.

L’adjoint(e) au coordonnateur national pour l’intelligence artificielle agit comme un « Chief of Staff » : il/elle fait avancer les sujets structurants de la stratégie nationale pour l’IA, aligne les acteurs et débloque les situations, sans créer de goulet d’étranglement dans la chaîne de décision (au contraire). Il/elle combine un rôle de gestion de projets (pilotage, exécution, coordination), et un rôle de partenaire stratégique dans certaines décisions (structuration des problèmes, préparation d’arbitrages). Dans un écosystème complexe et fragmenté (administrations, recherche, producteurs de services, entreprises, acteurs internationaux), il/elle contribue directement à créer un effet système et à maximiser l’impact économique des politiques publiques en matière d’IA.

1. Pilotage et exécution
- Suivi opérationnel des programmes structurants de France2030 (ex : Osez l’IA, AI Factory France)
- Coordination des acteurs
- Mise sous contrôle des livrables (clarification des responsabilités, suivi des jalons, gestion des blocages)
- Organisation et préparation des comités de pilotage

2. Préparation d’arbitrages
- Reformulation de problématiques complexes en options décisionnelles claires
- Analyse des impacts (économiques, industriels, budgétaires, souveraineté)
- Identification des dépendances critiques et des effets systémiques
- Suspension pour exploration approfondie

3. Structuration de l’écosystème et réduction de la fragmentation
- Identification et mobilisation des acteurs clés (administrations, industriels, chercheurs, investisseurs)
- Mise en cohérence des initiatives existantes
- Boucles de retours terrain (entreprises, chercheurs, administrations)

4. Contribution à la transformation des politiques publiques en IA
- Contribution à l’évolution des instruments de soutien vers des logiques d’impact économique mesurable
- Participation à la structuration de nouveaux dispositifs
- Appui à la production de narratifs et d’éléments stratégiques pour les autorités ministérielles

5. Appui transverse au coordonnateur
- Préparation de notes, interventions et éléments de positionnement
- Prospective
- Représentation ponctuelle auprès d’acteurs institutionnels ou de l’écosystème
- Contribution aux outils de pilotage (data, tableaux de bord, suivi des initiatives)

Possibilité d’aménagement des horaires de travail

Connaissances et expérience
- Compréhension des fondamentaux techniques de l’IA (modèles, données, infrastructure)
- Expérience concrète en IA (développement, déploiement, pilotage de projets IA)
- Compréhension des enjeux économiques et industriels liés à l’IA
- Compréhension des enjeux financiers et économiques d’une entreprise (i.e. en dehors de l’IA)
- Expérience dans au moins deux des environnements suivants : startup, fonds d’investissement (VC), DSI stratégique dans un grand groupe, administration ou opérateur public, recherche, DSI ou Direction métier de l’Etat
- Capacité à aller à l’essentiel

Les plus
- Expérience en data (python, sql, airflow) pour le pilotage de données
- Culture produit, design thinking, UX
- Capacité à automatiser et à outiller les processus

Art. L332-2, 2°du CGFP