Alternant(e) Ingénieur Data & Intelligence Artificielle

Sous la responsabilité de son tuteur, l’alternant(e) contribue à la conception, au prototypage et à la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle hébergées localement et à la structuration sécurisée des données de santé de l’établissement, dans le strict respect du RGPD, du secret médical et des référentiels de sécurité applicables aux établissements de santé. Axe 1 – Structuration et sécurisation des données de santé (EDS) - Cartographier les sources de données (DPI, PMSI, laboratoire, imagerie, RH, logistique) et en documenter les flux. - Contribuer à la définition d’une architecture d’Entrepôt de Données de Santé (EDS) local et à l’étude d’un modèle de données standardisé (ex. OMOP). - Développer des chaînes d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), de qualité et de pseudonymisation/anonymisation des données. - Participer à la documentation réglementaire : registre des traitements, analyses d’impact (AIPD), habilitations et traçabilité des accès. Axe 2 – Projets d’intelligence artificielle (LLM en local) - Réaliser une veille et un benchmark des modèles de langage open source et des solutions d’hébergement on-premise (sans exposition des données à l’extérieur). - Participer à la mise en place d’une plateforme d’inférence locale (sélection du modèle, dimensionnement, déploiement, supervision). - Cas d’usage « Synthèse médicale » : prototyper un assistant de synthèse de dossiers / comptes rendus, construire les jeux de test, évaluer la qualité avec les médecins référents (pertinence, hallucinations, traçabilité). - Cas d’usage « Aide à la planification » : contribuer au projet en appui de la DRH et de l’encadrement (analyse des besoins, modélisation des contraintes, prototype d’aide à la décision). - Mettre en œuvre des techniques de RAG (indexation documentaire, recherche sémantique) et de prompt engineering adapté au contexte hospitalier. Activités : - Recueillir et formaliser les besoins des utilisateurs lors d'entretiens et d'ateliers. - Extraire, nettoyer, contrôler la qualité, anonymiser/pseudonymiser et documenter les jeux de données issus des applications métiers (DPI, PMSI, RH…). - Développer, tester et maintenir les scripts et traitements de données (Python, SQL, ETL) dans les environnements de test. - Installer, configurer et superviser les composants de la plateforme d'IA locale (modèles, conteneurs, serveur d'inférence, base vectorielle). - Concevoir les prototypes, les jeux de test et les grilles d'évaluation, puis analyser les résultats avec les référents métiers. - Assurer une veille technologique et réglementaire sur l'IA en santé (modèles open source, RGPD, AI Act, recommandations HAS/CNIL). - Rédiger la documentation technique et fonctionnelle, les procédures d'exploitation et les supports utilisateurs. - Préparer et présenter l'avancement des travaux en comité projet. - Participer ponctuellement aux autres projets du service en lien avec la donnée.