Appel à candidatures - Doctorant(e) en management avec une forte appétence pour les sciences des données

Attendance

On-Site

Posted on

Type

Phd candidate

DESCRIPTION GÉNÉRALE ET SUJET DE THÈSE

La direction interministérielle de la transformation publique (DITP), qui pilote le programme de transformation publique défini par le Gouvernement, et l’Université Paris Dauphine-PSL qui a créé l’Institut Applied Computational Social Sciences (ACSS) pour renforcer la recherche sur les grandes problématiques sociétales par l’articulation entre sciences des données et sciences sociales, ont décidé d’associer leurs ressources pour soutenir et encadrer un projet de recherche doctorale sur le sujet :

« Ce que parler à l’Etat veut dire. Construction et validation de modèles de traitement automatisé de récits massifs d’expériences d’usagers et stratégie de gestion des émotions ».

AXES DE RECHERCHE

Parmi les actions déployées pour rendre les services publics « plus proches, plus simples et plus efficaces », la DITP a développé le dispositif « Je Donne Mon Avis avec Services Publics + » (JDMA) qui permet aux usagers de partager leur expérience avec les services publics. 30000 expériences ont à ce jour été partagées par des usagers sous forme de texte écrit. Ce matériau (anonymisé et conforme au RGPD) constitue une base de données expérientielle en développement continu.

La thèse consiste à appliquer les méthodes de traitement automatique du langage naturel (TAL/NLP) pour transformer ce matériau déjà disponible en outil de connaissance et d’aide à la décision, afin d’améliorer l’expérience des usagers des services publics et de comprendre la place stratégique et opérationnelle qu’occupent les données dans l’organisation.

Cette thèse revêt donc une triple dimension, technique, analytique et théorique :

Dimension technique : codage et structuration de la base de données
Le travail consistera dans un premier temps à réaliser des analyses descriptives à partir des données syntaxiques et sémantiques, en vue de mettre à plat le contenu de la base de données (ce qui est exprimé, comment c’est exprimé, par quel type d’usager, à propos de quel type d’institution et de démarche, émotions et intentions associées) pour ensuite structurer ladite base.

Dimension analytique : analyses explicatives, construction du modèle d’apprentissage et de traitement du corpus
La thèse vise à construire et dresser l’algorithme d’analyse des expériences disponibles. Les opérations réalisées serviront de script pour développer un outil opérationnel d’analyse automatique des données sémantiques à disposition de la DITP. Il s’agit de mobiliser les techniques innovantes de TALN telles que la vectorisation, la définition de modèles d’apprentissage profonds (topic modelling ; transformers, etc.) pour permettre d’extraire automatiquement du corpus des résumés signifiants et significatifs qui rendront le corpus utilisable pour les décideurs.

Dimension théorique : comprendre la relation de l’Etat à ses publics par le biais du dialogue, intégrer les émotions dans la modélisation de la qualité perçue et de la satisfaction
Les dimensions technique et analytique de la thèse sont mises au service de la compréhension de la manière dont l’Etat dialogue avec ses usagers. Bien qu’ancrée dans le champ du marketing des services publics, la thèse pourra mobiliser la littérature et les savoirs développés en science politique (policy feedback, contacting) ou en sociologie (ethnologie des interactions administration-usagers, street-level bureaucracy, sociologie de la simplification administrative).

Les questions structurant par conséquent cette thèse sont les suivantes.

Si l’enjeu de ce travail qualimétrique est de conjuguer la finesse et la profondeur explicative des données qualitatives avec la grande quantité des données disponibles, deux types de problématiques pourront particulièrement être analysées :

  1. Quelles sont les émotions mobilisées dans la relation de service public ?
  2. Quels sont les liens entre émotions ressenties et satisfaction des usagers ?

 

ENVIRONNEMENT DE LA RECHERCHE, ATTENTES ET PERSPECTIVES

La thèse sera réalisée à l’Université Paris Dauphine-PSL, où le/la doctorant(e) sera inscrit et dirigé, au sein du laboratoire Dauphine Recherches en Management. Le/la doctorant(e) travaillera au sein d'une équipe de recherche composée de chercheurs en économie, en gestion, en droit et en sciences politiques ainsi que d’ingénieurs en sciences des données. Elle/il devra contribuer à certains des projets de recherche menés au sein de cette équipe (notamment en économie politique de la régulation), tout en dédiant, en priorité, ses propres travaux au sujet de sa thèse.

Une présence à la DITP est également à prévoir. Elle a pour vocation de permettre à la personne recrutée une bonne insertion dans le collectif de travail dédié au pilotage des données collectées et à lui permettre de réaliser des activités annexes utiles à la thèse (organisation de conférences sur le thème, développement de réseau, collecte de données secondaires). Le/la doctorant(e) exercera ses mission à la DITP au sein du service Expérience Usagers qui porte le dispositif JDMA.

Des réunions de suivi de l’avancement des travaux par ces deux institutions seront organisées régulièrement.

Le/la futur(e) doctorant(e) sera employé(e) à temps complet. Le temps de travail sera réparti comme suit : 3 jours/semaine à l’Université Paris Dauphine-PSL et 2 jours par semaine à la DITP.

La personne recrutée bénéficiera donc de données massives mises à disposition et d’une intégration complète, tant au sein d’un laboratoire de recherche universitaire de haut niveau – Dauphine Recherches en Management – qu’au sein d’une direction d’administration centrale placée au cœur de la modernisation de l’action publique et dont la position interministérielle offre une opportunité rare d’observation transversale des missions de l’Etat.

Aussi, l’ensemble des activités effectuées dans le cadre de cette recherche permettront d’étendre les perspectives professionnelles post thèse, de la recherche universitaire à des postes de haut niveau dans le secteur public ou encore dans le conseil à ce dernier.

PROFIL DU/DE LA CANDIDAT(E)

  • Titulaire d'un Master en économie, en gestion, ou en sociologie, éventuellement associé à une formation garantissant une aptitude aux analyses quantitatives.
  • Compétences en sciences des données et maîtrise de r et/ou Python.
  • Aisance relationnelle requise pour évoluer dans les deux environnements complémentaires décrits, recherche et administration centrale.
  • Compétences rédactionnelles en français et maîtrise de l’anglais pour évoluer également dans l’environnement international de la recherche

Une attention particulière sera par ailleurs accordée aux candidat(e)s ayant un intérêt pour :

  • Les services publics et le management public.
  • Les transformations de l’Etat et la relation administration –usagers.
  • Le marketing des services publics.

 

PROCÉDURE DE CANDIDATURE

L'examen des candidatures commencera début mai 2023 mais les candidatures peuvent être envoyées jusqu'à fin mai 2023.

Les dossiers de candidature doivent être au format PDF et comprendre :

  • une copie du meilleur travail de recherche (mémoire de master ou autre écrit),
  • un CV
  • un relevé de notes des dernières études universitaires achevées et de celles en cours.

Ils sont à envoyer à christophe.benavent@dauphine.psl.eu

Les candidats sélectionnés à l’issue de cette phase de soumission seront convoqués à un ou plusieurs entretiens (Dauphine/DITP).

More Information

Posted on

Type

Phd candidate

Place du Maréchal de Lattre de Tassigny

75016 France