Comment utiliser l'IA quand on est démographe statisticien ?
Prompts et workflows 2026

En tant que démographe statisticien, je dispose d'un jeu de donnees demographiques concernant [REGION] pour l'annee [ANNEE]. Les variables disponibles sont: la population par tranche d'age quinquennale (0-4, 5-9, etc. jusqu'a 90+), le sexe (H/F), et la population totale. Je souhaite realiser une analyse de la structure par age et par sexe. Instructions: 1) Calcule le ratio de masculinité par tranche d'age 2) Identifie les points de rebroussement ou anomalies (défauts de recrutement, excédents liés à des événements historiques) 3) Calcule le taux de dépendance économique (population 0-19 + 65+ divisee par population 20-64) 4) Compare la pyramide des ages à celle de [REGION_COMPARAISON] ou de la moyenne nationale 5) Interprete les resultats en termes de dividendes demographiques ou de charge. Formate les résultats sous forme de tableau synthétique et de commentaire interpretatif. Précise les limites de cette analyse.

Tu es démographe statisticien expert en mobilite spatiale. Je dois rediger une synthese executive de 800-1000 mots sur les flux migratoires de [REGION] entre [ANNEE_DEBUT] et [ANNEE_FIN]. Les donnees cles a integrator sont: solde migratoire apparent de [VALEUR], population initiale de [VALEUR], population finale de [VALEUR], flux d'entrants par origine (metropole: [VALEUR], etranger UE: [VALEUR], etranger hors UE: [VALEUR]), flux de sortants par destination. Instructions: 1) Redige un ejecutivo de 100 mots maximum en ouverture 2) Contexte: replace ces flux dans la tendance nationale (si disponible) 3) Analyse les profils des migrants (age moyen, categories socioprofessionnelles) en reliant migration et marche du travail 4) Impact sur la structure demographique locale (pyramide, solde naturel) 5) Perspectives et hypotheses prospectives 6) Conclu sur les implications pour les politiques publiques locales. Utilise un ton professionnel, evite le jargon inutile, integre 2-3 visualisations conceptuelles decrites.

En tant que démographe statisticien specialiste en projections de population, je souhaite elaborer trois scenarios prospectifs de fecondite pour [REGION] jusqu'en 2050. Le contexte actuel: indicateur conjoncturel de fecondité (ICF) actuel de [VALEUR], age moyen a la maternite de [VALEUR] ans, tendance sur 10 ans: [DESCRIPTION TENDANCE]. Les trois scenarios a developper sont: optimiste (hausse fecondite), central (stabilisation), pessimiste (baisse continuation). Instructions: 1) Pour chaque scenario, definis les hypotheses sous-jacentes (comportements, politiques familiales, contexte economique) 2) Estime l'ICF projete pour chaque annee de quinquennat (2025-2030, 2030-2035, etc.) 3) Calcule l'evolution de l'age moyen a la maternite 4) Projette le nombre de naissances annuelles en combinant fecondite et effectifs de femmes en age fertile (utilise la structure observee) 5) Quantifie l'incertitude (intervalles de confiance a 80% et 95%) 6) Compare a la projection nationale Omphale [ANNEE]. Formate en tableau avec scenarios en colonnes et quinquennats en lignes.

Tu es démographe statisticien charge de la production de rapports recurrent. Je dois creer un modele de rapport automatise sur l'indicateur [INDICATEUR: taux de mortalite infantile / indice de jeunesse / solde naturel / etc.] pour [COLLECTIVITE]. Les donnees recurrentes seront: taux observe [VALEUR], moyenne nationale [VALEUR], minimum/maximum regional [VALEUR], evolution sur 10 ans (serie de [VALEURS]), structure par cause si pertinent. Instructions: 1) Redige le texte generique du rapport (paragraphes types avec zones de substitution entre crochets [VAR]) 2) Definis la regle de coloration semantique (vert/orange/rouge) selon que l'indicateur est: significativement superieur, proche, ou inferieur a la moyenne nationale 3) Propose une interpretation type selon le contexte demographique de la collectivite 4) Suggere les graphiques a generer automatiquement (barplot comparatif, evolution temporelle, carte choroplethe) 5) Ecris le code Python/R commented pour automatiser ce rapport avec les bibliotheques pandas et matplotlib/seaborn. Le modele doit etre reutilisable pour d'autres collectivites et indicateurs.