Le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) Le GIEC a été créé par le Programme des Nations Unies pour l'environnement (UNEP) et l'Organisation météorologique mondiale (OMM) en 1988 dans le but de fournir aux décideurs politiques des évaluations scientifiques rigoureuses, transparentes et objectives sur le changement climatique, ses implications et les risques potentiels futurs, ainsi que de proposer des options d’adaptation et d’atténuation. Le GIEC entreprend actuellement son septième cycle d’évaluation (AR7). Le Groupe de travail I du GIEC (GT1) évalue les sciences physiques qui sous-tendent les changements climatiques passés, présents et futurs. L'unité de support technique (TSU) du GT1 fournit un soutien scientifique, technique, opérationnel et de communication à la préparation de ces rapports. L’unité de soutien technique (TSU) L'équipe est chargée de faciliter et de mettre en œuvre le processus d'évaluation entrepris par les équipes d'auteurs et supervisé par le Bureau du GT1. Nous recherchons une personne très motivée pour rejoindre une équipe qui couvre différents domaines d'expertise, notamment les sciences du climat (observations, processus climatiques, modélisation climatique mondiale et régionale), la conception visuelle et la communication, le développement et la gestion de l'information numérique et la gestion de projets internationaux. L'équipe est hébergée par l'Université Paris-Saclay et basée dans les locaux de l'École normale supérieure (ENS) Paris-Saclay en région parisienne. Mission du service / positionnement hiérarchique : Sous la supervision du coordinateur scientifique, le/la chef.fe de projet IA rejoindra l'équipe scientifique de l'unité de soutien technique (TSU) et jouera un rôle essentiel dans le développement, la mise en œuvre et l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle destinées à appuyer les auteurs, la TSU et le Bureau du Groupe de travail dans le cadre de la préparation des rapports du GIEC. Cela comprendra, par exemple, l'évaluation d'outils pour soutenir des activités spécifiques (revues systématiques de littérature, traitement des commentaires des relecteurs, amélioration des textes, traduction, etc.), mais aussi l'élaboration de bonnes pratiques et de lignes d’orientation concernant les questions éthiques et juridiques soulevées par l'utilisation d'outils basés sur l'IA. Il/Elle travaillera en étroite collaboration avec les équipes des autres TSU et avec le Secrétariat du GIEC afin d'identifier les possibilités d'utilisation de l'IA. Missions principales : Collaborer avec les auteurs, le bureau et la TSU afin d’évaluer leurs besoins et d'identifier les opportunités d'utilisation de l'IA ; Assurer une veille des tendances et technologies afin de formuler des recommandations sur des solutions d'IA innovantes à destination des auteurs et de la TSU dans tous les domaines où l'IA générative peut être envisagée (par exemple : recherche bibliographique et revue systématique, amélioration ou traduction de textes, traitement des commentaires d'évaluation, vérification de la cohérence, organisation et analyse des données, aide à la création de figures…) ; Fournir aux auteurs des guides d'utilisation de l'IA ; Partager les bonnes pratiques des outils d'évaluation scientifique existants avec les auteurs et la TSU ; Sélectionner et tester les algorithmes et progiciels d'IA pertinents ; prototyper leur application à destination des utilisateurs GIEC ; assurer la gestion (configuration, maintenance, sauvegarde, sécurité, évolution…) des applications utilisées ; Concevoir, développer et mettre en œuvre des outils spécifiques basés sur l'IA ou des améliorations d'outils existants, le cas échéant ; Collaborer avec les acteurs, organisations et experts internationaux afin de partager les connaissances et les meilleures pratiques en matière d’IA appliquée aux sciences du climat ; Apporter une expertise et des conseils aux équipes concernant les questions éthiques et juridiques soulevées par l’utilisation d’outils d’IA ; Surveiller et optimiser en continu les performances des modèles d’IA déployés.
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