Samuel Morin

Biographie

Samuel Morin est data analyst et ingénieur logiciel. Avec plus de 10 ans d’expérience dans la tech, la data science et le machine learning, il a travaillé sur des systèmes de traitement de données à grande échelle avant de fonder Mon Job en Danger, la première plateforme française d’analyse de l’impact de l’intelligence artificielle sur 8 957 métiers du référentiel ROME.

Sa démarche est celle d’un praticien : il code les modèles qu’il analyse, teste les LLM contre les benchmarks qu’il cite, croise les données institutionnelles (INSEE, DARES, France Travail) avec les capacités réelles des IA actuelles. Le but : produire des analyses métier par métier, tâche par tâche, calibrées sur le marché français : et non sur des estimations macro génériques.

Il est l’auteur et l’analyste principal de CRISTAL-10 v14.0, modèle propriétaire qui décompose chaque métier en 6 dimensions d’automatisation et produit un score d’exposition calibré sur MMLU, HumanEval, GPQA et SWE-bench.

Domaines d’expertise

• ▸ Impact de l’IA sur l’emploi
• ▸ Modélisation économétrique
• ▸ Benchmarking LLM (MMLU, HumanEval, GPQA, SWE-bench)
• ▸ Référentiels France Travail (ROME V4, BMO)
• ▸ Statistiques INSEE emploi-salaires
• ▸ Prospective DARES
• ▸ Data science (Python, scikit-learn, TensorFlow)
• ▸ Développement full-stack (React, FastAPI)
• ▸ NLP et traitement du langage
• ▸ Méthodologie CRISTAL-10

Méthodologie et sources

Toutes les analyses signées par Samuel Morin reposent sur des sources institutionnelles vérifiables : ROME V4 (France Travail), INSEE, DARES, France Travail BMO, APEC, Service-Public.fr, et benchmarks publics IA.

La méthodologie complète du modèle CRISTAL-10 est publique et versionnée. Les données brutes sont publiées sous licence CC BY-SA 4.0.

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