Détails Récompense : entretien pour un stage rémunéré au sein de Bpifrance Lieu du stage : Maisons-Alfort Dates du challenge : du 31 mars au 19 avril (inclus) Dates du stage : idéalement 6 mois, à partir d’avril (début possible en septembre 2026) Langue : Français A propos Bpifrance, Banque publique d'investissement, accompagne les entreprises, de l'amorçage jusqu'à la cotation en bourse, du crédit aux fonds propres. Interlocuteur privilégié, Bpifrance propose dans chaque région des solutions de financement ou d’investissement adaptées à chaque étape de la vie des entreprises. Bpifrance est une banque partenaire des entrepreneurs et les accompagne durablement pour soutenir leur croissance et leur compétitivité. Les équipes sont au cœur des régions, sur l’ensemble du territoire, à travers plus de 50 implantations régionales. Avec Bpifrance, les entreprises bénéficient d’un interlocuteur proche et efficace pour répondre à l’ensemble de leurs besoins de financement, d’innovation et d’investissement. La Direction de l’Évaluation des Études et de la Prospective intervient sur l’ensemble des activités du groupe Bpifrance. Au sein de Bpifrance, le Domaine « Évaluation-Conjoncture-Macroéconomie-Risque pays » analyse l’environnement économique des PME et ETI françaises, y compris à l’international, et réalise les études évaluant l’impact de Bpifrance sur ces dernières. Challenge : automatisation d’un rapport d’enquête Vous réalisez des enquêtes de conjoncture auprès de dirigeants d’entreprise et collectez les réponses numériquement. Vous disposez d’un fichier Excel nettoyé avec des données d’évolution du chiffre d’affaires et des effectifs pour l’année en cours, du niveau des carnets de commande des 6 derniers mois et des difficultés d’approvisionnement rencontrées (cf. fichier donnees.xlsx). Vous souhaitez générer automatiquement un document commentant ces séries de données, en mettant en avant l’évolution des indicateurs. Pour le chiffre d’affaires, vous souhaitez également présenter une comparaison des résultats par secteur d’activité. Le rendu doit s’approcher du fichier presentation.pptx en PJ (pour exemple, il s’arrête à l’avant dernier point). Vous pouvez aussi retrouver toutes les enquêtes précédentes sur le site lelab.bpifrance.fr. L’objectif est de générer, à partir du fichier de données, un rapport se rapprochant le plus possible des présentations d’enquête de conjoncture de Bpifrance, qui puisse se mettre à jour automatiquement (graphiques et texte) si les données sont modifiées et/ou qu’un nouveau point est ajouté. Livrables attendus : • une description détaillée de la méthodologie et des outils utilisés, ainsi que les pistes d’approfondissements envisagées, notamment pour affiner la génération de commentaires par l’IA • le support final généré • le code source commenté et/ou les prompts permettant d’obtenir le résultat (automatisation, génération des commentaires, etc.) Les outils à privilégier pour l’automatisation sont R ou Python. Récompense : A la clé de ce challenge, un entretien pour décrocher un stage rémunéré de 6 mois chez Bpifrance, au sein de la direction des études.

Possible reward :

• A la clé de ce challenge, un entretien pour décrocher un stage rémunéré de 6 mois chez Bpifrance, au sein de la direction des études.

Pour la huitième édition de son Concours Bloc-notes Éco, la Banque de France propose aux étudiants en France d’écrire un billet sur le thème « L’Intelligence Artificielle condamne-t-elle la transition énergétique ? ». Les deux billets gagnants seront sélectionnés sur les critères suivants : rigueur et pertinence du raisonnement économique, qualité d’écriture, clarté et logique de la présentation, pédagogie et originalité des billets. Les deux meilleurs billets seront publiés sur le site de la Banque de France et seront dotés d’une récompense de 3 000 euros pour le billet lauréat et de 1500 euros pour le deuxième prix. Date de clôture : 19 juillet 2026

Possible reward :

• 1er prix : 3 000 € + publication en ligne + certification B2Ideas ; 2ème prix : 1500 € + publication en ligne + certification B2Ideas

• 3000 €

Suite à la création de la Société de la Data Science Appliquée à l’Économie (EDSS, Economic Data Science en anglais), qui vise à appliquer les techniques alternatives (web-scraping, analyse textuelle, IA, données satellites) à l’économie au sens large, et qui regroupe des membres d’institutions publiques, privées et académiques (FMI, OCDE, Commission Européenne, BCE, Federal Reserve, University College London, Quantcube…), il vous est demandé de participer à la création d’un site internet. L’objectif est de favoriser des projets communs entre membres, d’avoir des espaces de partage de programmes, de données ou d’outils (en direct ou via des liens vers des applications extérieures). Il faudra développer deux dimensions : 1. Une dimension « data plateforme » / bac à sable, avec des espaces de calcul et des outils partagés 2. Une dimension statique / site web proposant une front-page et une structure matricielle croisant les domaines économiques (économie monétaire, économie internationale, économie bancaire, immobilier…) et data science (web-scraping, analyse textuelle, IA, données satellites…). Les compétences suivantes seront utiles : • Maîtrise de GitHub / Git / GitLab ou assimilé • Maîtrise de Azure ou AWS • Maîtrise de SQL / NoSQL • Maîtrise du Front-end et du Back-end notamment avec Angular / Typescript / Vue • Maîtrise de Python • Bonne maîtrise de l’architecture et infrastructure Web, du déploiement (Cloudflare …) Pour ce challenge, il vous est demandé de proposer une maquette d’un site avec ces deux dimensions, en proposant une application de programmation Web avec également une messagerie instantanée entre membres (faire une proposition efficace et peu coûteuse) et des liens vers des outils / espaces extérieurs comme GitHub. Il faut également repérer des espaces de calculs accessibles à des utilisateurs extérieurs qui peuvent être proposés par certaines institutions (Virtual Lab dans des banques centrales, Onyxia dans des institutions comme l’INSEE…). Outre la maquette, il est également demandé de fournir un document Word ou PDF de deux pages au maximum expliquant les choix et regroupant les propositions (architecture technique multi-utilisateurs et coûts associés, coût d’abonnements associés, outils de SEO pour estimer le trafic et la fréquence d’utilisation, le nombre de viewers…). Pour gagner du temps pour la suite du processus, il est demandé, si ça n'est déjà fait, aux participants au challenge de s'inscrire également en parallèle pour le stage posté sur le site de la Banque de France, sur le lien : https://www.recrutement.banque-france.fr/detail-offre/developpeur-web-site-internet-societe-de-la-data-science-appliquee-a-leconomie-h-f-2724842/

Possible reward :

• Entretien pour un stage rémunéré de 3 à 4 mois à la Banque de France + recommandation pour les personnes short-listées

Votre supérieur vous communique trois fichiers csv contenant des données sur des obligations ainsi qu'un historique de performance d'un des portefeuilles actuellement sous gestion. Cependant sur un des fichiers des données ont été corrompues puis supprimées. Il vous demande de reconstituer les données manquantes du tableau fichier 'bonds_data_for_test' (compléter les colonnes BUCKET, PRICE, MODIFIED_DURATION et IR01) en faisant apparaître uniquement les obligations pour lesquelles le volume (VOL_OUTSTANDING) est > 1*10^12 et La catégorie de risque (ISSUER_CATEGORY_RISK) est 'LOW'.Aidez-vous pour cela du fichier 'issuer_details'. Une fois les données complétées faîtes une représentation graphique de la courbe de taux pour les obligations selon leur pays. Commentez la forme de la courbe de taux, et la différence entre les pays. Deuxièmement, le fichier book_market_value contient la valeur de marché du quotidienne portefeuille à étudier sur une année. A partir de ces données, réaliser les tâches suivantes: Représenter graphiquement l'évolution de la Valeur du Portefeuille via un indice base 100. Représenter graphiquement par une fenêtre glissante sur 1 mois les métriques de risques suivantes: a) Value at Risk paramétrique au niveau de confiance 99% b) Expected Shortfall Historique au niveau de confiance 95% Représenter graphiquement la distribution des rendements quotidiens. Laquelle des deux métriques calculées précédemment vous paraît la plus pertinente ? Justifier votre réponse. Le rendu attendu devra se faire sous la forme d'un document Word/PDF de 2 pages maximum auquel sera joint votre script sous Python ou R à l'aide duquel vous aurez répondu à l’exercice.

Possible reward :

• Entretien d'embauche pour un stage au pôle Risques de Marché de la Banque de France.

Société française créée en 1968 à Nantes, GEOFIT est aujourd’hui un acteur référent du développement des territoires et de la ville, rassemblant plus de 1500 collaborateurs avec ses filiales. Notre métier consiste à mesurer, quantifier et analyser les données géospatiales afin de les transformer en véritables outils d’aide à la décision. En s’appuyant sur ses équipes engagées, GEOFIT contribue chaque jour à accompagner et sécuriser les projets d’aménagement et fonciers, en France et dans le monde. Utiliser des données de l’Espace pour analyser les secteurs qui influencent notre économie permet d’obtenir des informations plus rapidement que les méthodes classiques, qui mettent souvent plusieurs mois avant de livrer leurs résultats. Ce challenge est une mise à l’épreuve à échelle réduite des prestations attendues dans le cadre d’un projet soutenu par le CNES et la Banque de France dans le cadre du programme d’investissement France2030 Volet Spatial. À l’occasion de cette démonstration de services économiques, les indicateurs à produire doivent répondre aux objectifs suivants : ​ - Une capacité à suivre l’occupation foncière, l’occupation de sites logistiques et l’état d’avancement des constructions, en appui à la mise en œuvre des politiques publiques de développement économique​ - Une périodicité plus élevée et réactive permettant un suivi plus précis des besoins exprimés​ - Une couverture géographique régionale pour des territoires français. Challenge : analyse d’un site portuaire à partir d’images satellites Vous allez travailler sur l’analyse de l’activité logistique du port de Saint-Nazaire, à partir d’images satellites, afin de caractériser l’occupation du site (comptage de conteneurs ou de voitures) et proposer ensuite des pistes de compréhension du dynamisme économique du site. Compétences recherchées : - Géomatique : représentation d’informations géolocalisées et mise en forme, traitement des données sources et analyses spatiales - Data Science / IA : application d’un modèle de détection d’objets

Possible reward :

• Entretien auprès de l’équipe Geofit Montpellier en charge du projet avec une éventuelle proposition de stage pour 5 à 6 mois et possibilité d’emploi (CDD / CDI)

Cf pièce jointe. Le descriptif du stage est disponible sur le lien suivant : https://www.recrutement.banque-france.fr/detail-offre/analyste-quantitatif-infrastructures-de-marches-financier-h-f-2591354/. Il est nécessaire de postuler sur le site de la Banque de France avant de répondre au challenge.

Possible reward :

• Entretien pour un stage rémunéré de 3 à 6 mois à la Banque de France