Le laboratoire recrute régulièrement des stagiaires, doctorants, post-doctorants...

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Cnam – Laboratoire MESuRS
Chaire “Entreprises & Santé” (Malakoff Humanis – Cnam)

Présentation de l’organisme

Le Conservatoire national des arts et métiers (Cnam) propose un stage d’études appliquées en data engineering, automatisation, DevOps et intelligence artificielle au sein du laboratoire Modélisation, Épidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires (MESuRS), dans le cadre de la chaire partenariale « Entreprises & Santé » avec Malakoff Humanis.

Période : avril–mai 2025 (dates flexibles)
Durée : 4 à 6 mois
Perspective : possibilité de thèse CIFRE

Contexte

Le niveau d’indemnisation des arrêts maladie varie fortement selon les conventions collectives (IDCC), influençant potentiellement la fréquence et la durée des arrêts. Il n’existe aujourd’hui aucun système d’information centralisant ces règles ni permettant de simuler précisément les indemnités journalières (IJSS + IJ complémentaires).

Dans le cadre de la réforme d’avril 2025 (réduction du plafond d’indemnisation de 1,8 à 1,4 SMIC), le besoin d’un outil fiable et automatisé devient stratégique.

Le projet SINC-IJ vise également à évaluer l’impact causal de cette réforme sur les comportements d’arrêt maladie, en mobilisant des méthodes statistiques et économétriques modernes.

Objectif du projet SINC-IJ 

Le projet consiste à développer un système d’information automatisé intégrant :

• l’extraction automatique des règles d’indemnisation issues des conventions collectives (IA / NLP) ;
• la structuration de ces règles dans une base SQL ;
• la visualisation des niveaux d’indemnisation dans un tableau de bord Power BI.

Le système devra simuler les IJ complètes (IJSS + employeur + prévoyance) selon les caractéristiques des salariés.

Le·la stagiaire participera également à une analyse économétrique de la réforme des IJ (2022–2025) à partir des données DSN de Malakoff Humanis, en mobilisant des méthodes d’évaluation causale, dont les différences-en-différences dynamiques.

Missions 

• Développer des méthodes d’extraction automatique des règles d’indemnisation (IA / NLP).
• Structurer les données dans une base SQL et développer des scripts Python ou R.
• Concevoir un tableau de bord Power BI présentant les trois étages d’indemnisation et permettant la simulation des IJ complètes.
• Exploiter les données DSN et appliquer des méthodes d’évaluation causale (dont DiD dynamique).
• Estimer l’impact économique de la réforme des IJ 2025.
• Contribuer à la rédaction d’un article scientifique destiné à une revue internationale.

Compétences recherchées

• Maîtrise de Python ou R
• Solides bases en SQL
• Maîtrise de Power BI
• Intérêt pour l’IA / NLP appliqués à l’extraction documentaire
• Compétences en statistiques et économétrie (panel, évaluation causale, DiD)
• Capacité de rédaction scientifique
• Intérêt pour la santé au travail et les politiques publiques
• Rigueur, autonomie, sens du travail en équipe

Conditions 

Lieu : Cnam – 292, rue Saint-Martin, 75003 Paris
Durée : 4 à 6 mois (idéalement 6 mois)
Gratification : selon les règles en vigueur
Suite possible : thèse CIFRE

Contact 

Envoyer CV + lettre de motivation à : Mohamed Ali BEN HALIMA mohamed.benhalima@lecnam.net

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Cnam – Laboratoire MESuRS
Chaire “Entreprises & Santé” (Malakoff Humanis – Cnam)

Présentation

Le Conservatoire national des arts et métiers (Cnam), établissement d’enseignement supérieur et de recherche, propose un stage portant sur l’évaluation médico-économique et sociale du programme hospitalier de promotion de la santé HAVISAINES, mis en place par le CHU d’Angers en 2022.

Le stage sera réalisé au sein du laboratoire Modélisation, Épidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires (MESuRS), dans le cadre d’un partenariat avec le CHU d’Angers.

Période : avril–mai 2025 (dates flexibles)
Durée : 6 mois
Perspective : possibilité de thèse académique financée.

Missions

Le stage a pour objectif de quantifier l’impact médico-économique du programme HAVISAINES en comparant l’évolution d’indicateurs clés (arrêts de travail liés à la maladie ordinaire, aux accidents du travail et aux maladies professionnelles) entre le CHU d’Angers et un groupe de CHU témoins, sur la période 2019-2025, soit trois ans avant et trois ans après le début du déploiement. Cette analyse permettra d’évaluer les gains directs et indirects pour l’établissement et pour les personnels. L’étude s’appuiera sur les données administratives de la Caisse des Dépôts et Consignations (CDC), qui fournissent des informations détaillées sur les carrières et les arrêts de travail des titulaires de la fonction publique hospitalière (FPH).

Les tâches suivantes seront réalisées, en interaction avec les chercheur(e)s associé(e)s au projet.

• Suivre la littérature française et internationale sur les enjeux thématiques et méthodologiques du projet.
• Réaliser des traitements sur les données administratives qui couvrent le champ de la fonction publique hospitalière de 2019 à 2025.
• Conduire des analyses en mobilisant les techniques économétriques de l’évaluation : méthode des doubles différences, méthodes de matching, approche coût-bénéfice.
• Contribuer à la rédaction et à la valorisation académique d’un papier de recherche issue de ces analyses.

Compétences

• Capacité à gérer des bases de données statistiques
• Capacité à réaliser des traitements statistiques et économétriques
• Bonne maîtrise de SAS et R/Stata
• Intérêt pour l’évaluation des enjeux santé-travail et de l’évaluation de politiques publiques
• Capacités rédactionnelles
• Capacité à interagir au sein d’une équipe
• Créativité et esprit d’initiative

Conditions 

Lieu : Cnam – 292, rue Saint-Martin, 75003 Paris
Durée :  6 mois
Gratification : selon les règles en vigueur
Suite possible : thèse académique

Contact

Envoyer CV + lettre de motivation à: Mohamed Ali BEN HALIMA mohamed.benhalima@lecnam.net et Aymery CONSTANT aymery.constant@lecnam.net

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Cnam – Laboratoire MESuRS
Période : à partir du printemps 2026
Durée : 5 à 6 mois 

Contexte 

Les bactéries multirésistantes aux antibiotiques, qui ne sont plus sensibles qu’à un nombre restreint d’antibiotiques, sont de plus en plus répandues, avec d’importantes conséquences potentielles en termes de morbidité et de mortalité. Mieux connaître les profils de multirésistance peut aider à limiter la sélection de ces bactéries et à optimiser la prise en charge des infections associées.  
Les approches de fouille de données basées sur la recherche de règles d’association (« association rule mining ») peuvent être utilisées pour identifier les principaux profils de multirésistance ainsi que leur fréquence, comme l’ont démontré plusieurs études récentes [1,2].  

Objectifs du stage 

Le stage visera à analyser des données issues d’un large système français de surveillance de l’antibiorésistance en ville et en Ehpad (https://medqualville.antibioresistance.fr/), afin de mieux comprendre les phénomènes de multirésistance chez K. pneumoniae. Ce travail s’appuiera largement sur l’étude réalisée récemment au sein du laboratoire concernant E. coli [2]. 

Une première analyse consistera à décrire les résistances observées dans la base de données sur la période 2018-21, en fonction de l’âge et du genre des individus concernés, de leur origine géographique, du site de prélèvement etc. Dans un deuxième temps, l’ensemble des profils de multirésistance présents dans les données seront identifiés à l’aide d’un outil d’association mining (algorithme Apriori). Différentes métriques seront calculées afin de décrire la fréquence de ces profils et d’évaluer la probabilité qu’ils reflètent de véritables résistances croisées (support, lift). Enfin, des « réseaux de résistance » seront reconstruits, permettant une visualisation graphique des profils de multirésistance les plus significatifs, tels qu’identifiés par des tests statistiques.

Dans la mesure du possible, toutes ces analyses seront réalisées par année d’étude et par région, afin d’être en mesure d’étudier les dynamiques temporelles et géographiques. 

Outils: programmation en R  

Conditions 

Lieu : Cnam – 292, rue Saint-Martin, 75003 Paris
Durée : 5 à 6 mois 
Gratification : selon les règles en vigueur

Encadrement : Elise Hodbert et Laura Temime (Cnam), en collaboration avec Gabriel Birgand et Olivier Lemenand 

Contact

Envoyer CV + lettre de motivation à: Elise Hodbert (elise.hodbert@lecnam.net) et Laura Temime (laura.temime@lecnam.net).  

Références :  

[1] Cazer C., et al. Analysis of Multidrug Resistance in Staphylococcus aureus with a Machine Learning-Generated Antibiogram. Antimicrobial Agents and Chemotherapy, 2021; 65(4): e02132-20.

[2] Hodbert E., et al. Exploring multidrug resistance patterns in community-acquired Escherichia coli urinary tract infections with machine learning. Antimicrobial Agents and Chemotherapy, 2025; 69(12): e0042225.

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