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Agence du Numérique en Santé

Stagiaire Chargé de mission - IA & Automatisation des processus de conformité H/F

Paris, Île-de-France, France · On-site · internship · DEII - Régulation et Conformité - Référencement et certification

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About the role

Azure
L’Agence du Numérique en Santé (ANS) accompagne la transformation numérique du système de santé en France. Elle œuvre, aux côtés de ses partenaires institutionnels et professionnels, à garantir la confiance dans le numérique en santé, à sécuriser les échanges de données et à promouvoir des outils au service de la qualité des soins et du pilotage du système de santé. Vous intégrerez l’équipe Référencement et Certification du Domaine Régulation et Conformité, au sein de la Direction Expertise, Innovation et International (DEII). L’ANS évalue la conformité des solutions numériques en santé aux exigences d’interopérabilité, de sécurité et d’éthique, à partir des preuves déposées par les entreprises sur la plateforme Convergence. À la suite d’un premier prototype ayant démontré la faisabilité d’une automatisation partielle sur données fictives, le stage vise à confronter les résultats à des données réelles, à qualifier les solutions d’IA et de RPA et à étudier les conditions d’intégration dans l’environnement existant, en tenant compte des exigences de sécurité et de fiabilité. 🎯 Missions principales Concevoir et tester une solution d’automatisation - Analyser les travaux existants et les processus de vérification de conformité. - Concevoir et réaliser un prototype en environnement de préproduction à partir de données réelles. - Mettre en œuvre et orchestrer des solutions de RPA et d’IA, par exemple UiPath ou Azure Document Intelligence, ou des outils équivalents. Évaluer la faisabilité et préparer l’industrialisation - Étudier les modalités d’intégration avec la plateforme Convergence et contribuer à la définition d’une architecture cible. - Prendre en compte les contraintes de sécurité, d’hébergement, de performance, de passage à l’échelle et de traçabilité. - Identifier les cas d’usage pertinents, évaluer les limites et les risques, mesurer les gains attendus et formuler des recommandations ainsi qu’une feuille de route de mise en production.