Thèse l'Impact de l'Intelligence Artificielle sur les Transformations Socio-Économiques Travail Marchés et Gouvernance H/F - Doctorat.Gouv.Fr
Thèse l'Impact de l'Intelligence Artificielle sur les Transformations Socio-Économiques Travail Marchés et Gouvernance H/F
Doctorat.Gouv.Fr · Paris - 75 · CDD
Les missions du poste
Établissement : Université Paris-Saclay GS Economie & Management École doctorale : Economie - Management Saclay Laboratoire de recherche : LITEM - Laboratoire en Innovation, Technologies, Economie et Management Direction de la thèse : Grazia CECERE ORCID 0000000163499222 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-10-31T23:59:59 Le déploiement rapide des technologies d'Intelligence Artificielle (IA) et d'IA générative redéfinit en profondeur le paysage socio-économique global. Ce projet de thèse vise à analyser les transformations majeures induites par l'IA sous l'angle de l'économie numérique et des sciences de gestion.
La recherche s'articulera autour de trois axes fondamentaux :
Impact sur le travail et les compétences : Analyse des réallocations d'emplois, de l'évolution de la productivité et des dynamiques d'automatisation vs. complémentarité homme-machine.
Reconfiguration des marchés et de la concurrence : Étude de l'impact des modèles d'IA sur les modèles d'affaires des plateformes numériques, la tarification et la concentration industrielle.
Gouvernance, régulation et soutenabilité : Analyse des implications politiques et institutionnelles (ex. AI Act, souveraineté numérique, propriété intellectuelle et fiscalité des technologies automatisées).
Le/la doctorant(e) mobilisera une démarche empirique rigoureuse (économétrie appliquée, data science, machine learning) s'appuyant sur des données massives d'entreprises, d'offres d'emploi et de plateformes. Economie industrielle et économie numérique Analyse de la littérature économique existante et analyse de données originales Econométrie et modélisation en économie industrielle
La recherche s'articulera autour de trois axes fondamentaux :
Impact sur le travail et les compétences : Analyse des réallocations d'emplois, de l'évolution de la productivité et des dynamiques d'automatisation vs. complémentarité homme-machine.
Reconfiguration des marchés et de la concurrence : Étude de l'impact des modèles d'IA sur les modèles d'affaires des plateformes numériques, la tarification et la concentration industrielle.
Gouvernance, régulation et soutenabilité : Analyse des implications politiques et institutionnelles (ex. AI Act, souveraineté numérique, propriété intellectuelle et fiscalité des technologies automatisées).
Le/la doctorant(e) mobilisera une démarche empirique rigoureuse (économétrie appliquée, data science, machine learning) s'appuyant sur des données massives d'entreprises, d'offres d'emploi et de plateformes. Economie industrielle et économie numérique Analyse de la littérature économique existante et analyse de données originales Econométrie et modélisation en économie industrielle
Le profil recherché
Diplôme : Titulaire (ou en cours d'obtention) d'un Master 2 Recherche ou Grande École en Économie, Économétrie, Data Science ou Gestion/Management Numérique.
Compétences techniques : Solides compétences en économétrie et en gestion de données (Stata, Python ou R). La maîtrise de techniques de machine learning ou de traitement du langage naturel (NLP) est un plus.
Langues : Excellent niveau d'anglais scientifique (écrit et oral).
Compétences techniques : Solides compétences en économétrie et en gestion de données (Stata, Python ou R). La maîtrise de techniques de machine learning ou de traitement du langage naturel (NLP) est un plus.
Langues : Excellent niveau d'anglais scientifique (écrit et oral).
Compétences requises
- Gestion des données
- Python
- Anglais
- Stata
- Intelligence artificielle
- Machine learning
- Analyse de données
