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Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal , qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.). Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles , issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS. Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT. Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data , chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable. Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout , maintient le catalogue de données , définit et pilote les règles de qualité des données , et gère le backlog du produit data . Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance. Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue. Responsabilités clésVision et roadmap du produit data Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés. Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée. Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles. Besoins BI & analytique Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel). Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour. Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte : de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel), de la performance et de l’ergonomie, de la sécurité des données et des droits d’accès. Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs. Compréhension et documentation des flux de données Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal. Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI. Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance. Catalogue de données & modèle de données Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée : définition et signification métier, système source, classification (master data / transactionnelle), niveau de confidentialité, responsabilités (propriétaires métier et IT). S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue. Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données. Qualité des données & gouvernance Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité : KPI et seuils de qualité, règles de contrôle et de surveillance, processus de gestion des anomalies, rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade). Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction). Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data. Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data (nouvelles sources, tables, métriques, vues). Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation. Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs. Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications. Préparation des déploiements & support Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data : planification des chargements et migrations, coordination avec les équipes métiers, régionales et IT, validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production. Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes. CompétencesCompétences data & techniques Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données). Expérience en catalogage et documentation des données. Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données. Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus. Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent). Compétences produit & métier Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement. Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes. Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques. Soft skills Esprit analytique, rigueur et sens du détail. Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes. Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation. Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.

Nous recherchons pour notre client un Architecte Data dans le cadre d’un programme de transformation Data. Sous la responsabilité du responsable de centre d'expertise Data, il aura en charge de : Valider, sécuriser et faire évoluer l’architecture technique de la plateforme Data (Data Lake, Data Mesh, Data Warehouse) en intégrant les exigences de sécurité Garantir la cohérence, la robustesse et la sécurité des flux de données entre les différents systèmes. Accompagner les équipes projets dans le choix et l’implémentation des solutions techniques. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues. Collaborer avec les architectes, le RSSI, DPO et équipes cybersécurité pour intégrer les contrôles nécessaires. Assurer la traçabilité des décisions et la documentation des choix techniques. Partager avec Apicil les REX sur des solutions et architectures mises en oeuvre chez d'autres clients. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues.

Contexte Experience : 10 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Chef de projet Senior Spécialités technologiques : Transformation digitale Mission L’organisation souhaite structurer et mettre en œuvre une gouvernance de la donnée pour soutenir sa transformation digitale, améliorer son excellence opérationnelle et piloter ses activités à partir de données fiables, accessibles et sécurisées. Nous recherchons un chef de projet senior spécialisé en data pour poursuivre la construction de la gouvernance de la donnée et garantir son intégration dans les outils, les méthodes et l’architecture fonctionnelle et technique en cours d’urbanisation. MISSION : Le consultant devra notamment : - Structurer et déployer une gouvernance de la donnée adaptée au contexte. - Diffuser les concepts fondamentaux de la data dans les méthodes et projets existants - Veiller à la bonne prise en compte des exigences data dans les systèmes techniques et métiers, ainsi qu’à la mise à disposition autonome des données via des outils de data visualisation - Challenger la démarche existante, les actions et les ressources au regard de la feuille de route et des ambitions - Sécuriser la méthode et les étapes pour accompagner la montée en maturité data Le consultant collaborera étroitement avec : - Un chef de projet data déjà en poste, notamment sur les problématiques liées à la dématérialisation - La direction numérique, la DSI et les directions métiers Expertise souhaitée - Expérience confirmée en gouvernance de la donnée et projets data - Maîtrise des enjeux réglementaires (ex. : RGPD) - Connaissance des architectures data (data lake, data warehouse, MDM) - Compétences en pilotage de projets complexes et conduite du changement - Capacité à vulgariser les concepts data et à mobiliser les parties prenantes

Descriptif du poste Mission dans une équipe en charge du contrôle et monitoring à partir d'un datawarehouse post trade. L'expertise devra apporter une expertise technique sur la base de données Oracle et son eco-système. Mettre en place et maintenir les outils et infrastructure adéquat à l'analyse de données. Une expertise sur les technologies BI est nécessaire ainsi qu'une expertise pointue sur les langages SQL et Python. Veiller aux déploiements des pipelines de données et en assurer la sécurisation technique. Enfin, être force de proposition sur les solutions techniques à mettre en place. L'automatisation des processus d'alimentation des données sera un objectif également. Cette mission recouvre une forte composante technique à la fois sur l'architecture des données et sur la mise à disposition des informations pour les data analyst/scientist de l'équipe tout comme un besoin de comprendre les données sous-jacentes liées à l'environnement.

Dans le cadre de l’évolution de ses systèmes décisionnels, nous recherchons un Chef de Projet Technique confirmé. Vous rejoindrez une équipe Data engagée dans l’optimisation des flux décisionnels et la maîtrise des impacts transverses. Votre rôle Vous structurez et coordonnez les analyses d’impacts, pilotez les adaptations nécessaires et sécurisez l’avancement opérationnel. Vos responsabilités • Centraliser et analyser les impacts sur les flux, référentiels et composants Data. • Piloter les ateliers techniques et les échanges avec les équipes Data, IT, et Métiers. • Construire une vision consolidée des risques, dépendances et actions à engager. • Maintenir le planning et coordonner les contributeurs internes. • Préparer les livrables de reporting et les comités projet. • Garantir la qualité des analyses produites et la fiabilité des éléments de décision.

Localisation : Maisons-Alfort (94) Rythme : 2 jours sur site (lundi & jeudi) / 3 jours télétravail Expérience : +8 ans Démarrage : ASAP Mission longue Expérience en banque obligatoire. Python / Spark / Entrepôts de données / Data Warehouse 1. Description du poste Dans un contexte de transformation globale du SI et d'accélération autour des technologies Data & Cloud, nous recherchons un Data Engineer senior expert en Python , PySpark , traitement de données Spark et parfaitement à l’aise avec l’écosystème AWS . Le rôle implique une forte dimension d’ingénierie logicielle : développement Python , tests unitaires (pytest), participation aux tests fonctionnels automatisés, mise en place de code modulaire , robuste et industrialisé. Au quotidien, le Data Engineer devra concevoir et développer des jobs de traitement de données (notamment via AWS Glue), maîtriser l’ensemble de la stack AWS Data (S3, Athena, Secret Manager…), intervenir ponctuellement sur des instances EC2, et collaborer étroitement avec le Tech Lead afin de respecter les design patterns applicatifs et les standards d'architecture. L’objectif majeur de la mission est de modulariser et architecturer les process Data pour construire des solutions évolutives, intégrées et orientées métier. Le poste nécessite une posture proactive, autonome, dynamique, ainsi qu’un excellent relationnel avec les PM et les équipes métiers, dans un environnement Agile SAFe .

Nous recherchons un Business Analyst Data expérimenté pour accompagner un Asset Manager dans la structuration et l’évolution de son écosystème Data. Vos missions : Recueillir et formaliser les besoins Data des équipes métier (Front, Risk, Reporting, Compliance). Contribuer à la conception du modèle de données et à la qualité / gouvernance des données. Participer à la mise en place d’outils de data management et data lineage. Collaborer avec les équipes IT, Data Engineers et Métier sur la roadmap Data

📌 Responsable de Domaine Data / BI (H/F) 🎯 Contexte & Enjeux du Poste Dans le cadre d’une évolution organisationnelle et du redimensionnement d’un poste stratégique, notre groupe renforce son Département Études et recrute son Responsable de Domaine Data / BI. Ce rôle clé intervient au moment où l’entreprise engage une refonte complète du SI décisionnel, une modernisation de son architecture data, et une professionnalisation de sa gouvernance de la donnée. Le poste combine vision stratégique, pilotage technique, management d’équipe (5 à 10 personnes, internes et prestataires) et accompagnement des métiers. 📝 Missions principales 1. Définition & Pilotage de la Stratégie Data Construire et suivre la feuille de route Data/BI du groupe (stratégie, priorités, trajectoires, budgets). Contribuer au ciblage de l’architecture Data et aux choix technologiques clés. Conduire la refonte du SI décisionnel et la modernisation des outils associés. 2. Gouvernance & Qualité de la Donnée Définir et appliquer les standards de qualité, sécurité, conformité et intégrité de la donnée. Superviser l’ensemble des flux, entrepôts, modèles et indicateurs clés. Garantir la fiabilité, performance et disponibilité des plateformes data. 3. Management & Structuration de l’Équipe Encadrer une équipe de 5 à 10 collaborateurs (internes + prestataires). Définir l’organisation, les responsabilités, les objectifs et les rituels d’équipe. Monter en compétence les équipes : méthodologie, bonnes pratiques, culture data. 4. Supervision Technique & Opérationnelle Piloter l’ensemble du périmètre technique BI & Data : Systèmes : SAP BW, SAP BO, Power BI, Snowflake Outils & technologies : ETL / Talend, SQL, modèles de données Garantir la maintenance, les évolutions, les déploiements et le bon fonctionnement des plateformes. Valider les solutions : ETL, dashboards, reporting, modèles de données, intégration, architecture. 5. Relation Métiers & Accompagnement Être l’interlocuteur privilégié des métiers (commerce, logistique, finance, opérations…). Recueillir, challenger et prioriser les besoins en intelligence décisionnelle. Accompagner les équipes dans l’usage des outils, la compréhension des indicateurs et la diffusion de la culture data. Collaborer étroitement avec la MOA et les chefs de projet SI

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer pour participer à une mission sur un environnement cloud AWS. Le candidat évoluera au sein d’une équipe digitale internationale et contribuera à la conception, au développement et à la mise en production de solutions data à grande échelle. Profil recherché : Expérience confirmée en tant que Data Engineer ou rôle équivalent. Capacité à collecter les besoins métiers et utilisateurs et à les traduire en architecture de données. Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données robustes et évolutifs. Autonomie et rigueur dans la mise en production et la maintenance d’architectures data. Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire. Compétences techniques requises : Python – maîtrise avancée (4/4) PySpark – maîtrise avancée (4/4) Databricks – niveau confirmé (3/4) AWS – niveau confirmé (3/4) Anglais – professionnel (3/4) Conditions de travail : Télétravail : 2 jours par semaine Présence obligatoire sur site : 3 jours par semaine Lieu : Paris Début de mission : 08/12/2025 Processus de sélection : Codingame à compléter dans les 48h après réception. Proctoring appliqué pour le codingame. Soutenances techniques prévues après le codingame.

Principales missions : - Piloter la mise en place et l’exploitation de la CDP (Segment) dans un contexte omnicanal : web, app, retail. - Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données clients collectées. - Coordonner les chantiers entre les équipes techniques et métiers autour de la donnée client. - Traduire les besoins CRM et marketing en spécifications techniques exploitables dans la CDP. - Gérer le backlog d’évolutions CDP : priorisation, planification, suivi et communication. - Tester et recetter les flux de données (événements, attributs, identités, mapping client). - Documenter les cas d’usage, les schémas de données et les paramétrages (Confluence, Jira). - Assurer la conformité RGPD et la gestion des consentements en lien avec les équipes légales. Compétences clés : > Techniques & Data : Solide compréhension des flux de données clients et des payloads JSON. Maîtrise de Segment (tracking, mapping, intégrations, gestion des identités). Connaissance des APIs et des systèmes retail / POS. Capacité à tester et valider les flux de bout en bout. > Fonctionnelles & Métier : Excellente compréhension des enjeux CRM et marketing relationnel (segmentation, activation, scoring). Vision client unifiée et approche orientée qualité / gouvernance de la donnée. Bonne connaissance du RGPD et des pratiques de gestion du consentement. > Pilotage & Coordination : Capacité à piloter un backlog d’évolutions conséquent (plus de 50 items à venir), à prioriser les chantiers et à arbitrer entre enjeux business et contraintes techniques Approche critique et proactive vis-à-vis des parties prenantes, avec une capacité à relancer, synchroniser et maintenir la dynamique autour de ce sujet transverse Rigueur dans la gestion de projet : planification, suivi d’avancement, documentation et communication claire sur les impacts et dépendances Sens du détail et approche très opérationnelle : tester et valider concrètement chaque flux avant mise en production Capacité à documenter les cas d’usage, les flux et les paramétrages (ex. via Confluence et Jira)

Data Architect - 12 months - Brussels Our important client is currently looking for a Data Architect for a 12-month contract based in Brussels. Hybrid with 2 to 3 days onsite mandatory. Please find the description below: This role involves designing and maintaining the enterprise architecture framework, guiding digital transformation, and overseeing enterprise data architecture to ensure data is treated as a strategic asset. Key Responsibilities Enterprise strategy Participate in strategic discussions on company level. Have a clear overview of business units, their functions and processes. Impact estimation of possible strategic decisions on the organisation, processes and technology Architecture Strategy & Governance Define and maintain enterprise architecture principles, standards, and roadmaps. Ensure architectural alignment with business objectives and regulatory requirements. Design and maintain the overall application landscape and the mapping of these applications with their business functionalities Ensure there is a design of an integration framework through which data flows between these applications Solution Design & Integration Design scalable, secure, and cost-effective solutions in collaboration with business and IT stakeholders. Oversee integration of systems across business units and platforms. Evaluate emerging technologies and recommend adoption strategies. Enterprise Data Architecture Define and maintain the enterprise data architecture roadmap aligned with business and IT strategies. Establish data standards, principles, and best practices for modeling, integration, mastar data management and governance. Integration & Interoperability Design data integration patterns (ETL/ELT, APIs, Service bus, streaming) for on-premises and cloud environments. Enable interoperability between transactional- and operational systems but also analytics systems (data warehouse, data lake,...) Lifecycle Management Manage the lifecycle of applications, platforms, and infrastructure. Define modernization and cloud migration strategies. Stakeholder Engagement Translate business needs into architectural requirements and technical solutions. Communicate architectural decisions and their impact clearly to non-technical stakeholders. Governance & Compliance Identify architectural risks and propose mitigation strategies. Ensure compliance with data protection, cybersecurity, and industry standards. Required Skills & Qualifications Education: Master’s in Computer Science, Information Systems, or related field. Experience: 10+ years in data architecture, data engineering, or enterprise architecture roles. Technical Expertise Strong knowledge of relational and NoSQL databases, data modeling, and data integration, Experience with Azure and Microsoft related data technologies (Azure synapse, data lake storage, Fabric), Experience with integration technologies in Azure like Logic apps, Azure functions,... Soft Skills: Excellent communication and stakeholder management. Strategic thinking with hands-on problem-solving ability. Ability to integrate into an organisation and identify skills and characters in order to outline governance models. If you are interested please send me your CV and I will contact you as soon as possible with further details.

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe Data moderne et orientée traitement de données volumétriques. Vous participerez au design, à la mise en place et à l’optimisation des pipelines de données. Missions : Développement de pipelines ETL / ELT Modélisation et structuration de data warehouses / data lakes Optimisation des performances et qualité des données Participation à la mise en place de frameworks DataOps Collaboration étroite avec Data Analysts / Data Scientists

Si la data et la BI sont pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste de Chef de Projet Data & Expert BI ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Piloter des projets Data / BI de bout en bout, du recueil du besoin métier jusqu’à la mise en production Animer des ateliers avec les métiers (PO / ITBP) et challenger les besoins fonctionnels Concevoir et faire évoluer les architectures Data (on-prem / Azure) Modéliser les entrepôts de données (Data Warehouse / Datamart) Développer et superviser les flux ETL (SSIS), les procédures T-SQL et les modèles SSAS Tabular Créer et optimiser des rapports Power BI (performance, ergonomie, gouvernance) Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données en production

📌 Mission Freelance – Développeur ETL / Data Engineer (DataStage, Unix, Control-M) 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation et de modernisation de nos chaînes de traitement data, nous recherchons plusieurs Développeurs ETL / Data Engineers maîtrisant DataStage, Unix et Control-M. Un des profils recherchés devra assurer un rôle de Lead Technique sur le développement (pas de gestion projet — un encadrement existe déjà). 🛠️ Compétences techniques requises Obligatoires : Expertise IBM DataStage (développement, optimisation, debugging, bonnes pratiques ETL) Très bonne maîtrise Unix/Linux (bash/ksh, scripts, automatisation) Compétence avérée Control-M (ordonnancement, dépendances, troubleshooting) SQL avancé (optimisation, analyse de performances) Pratique d’outils de versioning (Git, RTC), CI/CD, intégration & déploiements Souhaitées Python ou Java pour automatisation / outils internes Connaissances Data Lake / Data Warehouse Notions Cloud (Azure, AWS ou GCP) 🎯 Rôle & Responsabilités Pour les développeurs : Concevoir, développer et maintenir des jobs ETL sous DataStage Implémenter des scripts Unix et automatisations Intégrer et opérer les chaînes de traitement sous Control-M Analyser les performances, optimiser et fiabiliser les pipelines Participer aux déploiements et aux revues de code Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de développement Pour le Lead Développement : Encadrer techniquement les autres développeurs ETL Assurer la qualité du code, des jobs et des livrables Être point d’escalade pour les problématiques techniques DataStage/Control-M Réaliser des revues techniques, challenger les designs et améliorer les patterns ETL

Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) sur Google Cloud Platform (GCP) pour renforcer l'équipe Data de notre client Vous serez chargé(e) de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et fiables, afin de structurer et valoriser les données de l’entreprise. Votre rôle sera central dans la mise en place d’une infrastructure data moderne et évolutive, au service des équipes métiers, Data Science et BI. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données sur GCP (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer, etc.) Mettre en place et administrer des data lakes et data warehouses (BigQuery, Cloud Storage) Intégrer des flux de données provenant de sources variées (API, streaming, batch) Participer à la modélisation et à la gouvernance des données Automatiser les déploiements et superviser les environnements (Terraform, CI/CD) Collaborer avec les équipes Data Science, BI et Produit Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données (RGPD, bonnes pratiques GCP)

Contexte du poste Dans un contexte d’accélération des usages de l’IA et d’exigences croissantes en cybersécurité et conformité réglementaire (NIS2, RGPD, AI Act, bonnes pratiques ISO/IEC 42001, 27001/27005…), l’organisation souhaite structurer et formaliser sa politique de cybersécurité appliquée à l’IA. Le Chef de projet IA / Cybersécurité jouera un rôle clé dans la définition du cadre, sa mise en œuvre opérationnelle, et l’accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principales 1. Élaboration de la politique de cybersécurité appliquée à l’IA Construire une politique cybersécurité dédiée aux projets IA (purs ou intégrant des briques IA). Définir les exigences de sécurité adaptées aux différents types d’IA (ML, LLM, modèles embarqués, services cloud, etc.). Intégrer les enjeux liés aux données (qualité, confidentialité, gouvernance, gestion des jeux d’entraînement). 2. Définition du processus de prise en compte de la cybersécurité dans le cycle de vie des projets IA Conception d’un processus de sécurité couvrant tout le cycle : idéation, cadrage, conception, entraînement, validation, déploiement, exploitation. Coordination avec les métiers, les équipes d’ingénierie, les architectes, le juridique, la data gouvernance et le RSSI. Intégration du processus dans la gouvernance projet et dans les instances existantes. 3. Rédaction du livrable de référence : “Politique de prise en compte de la cybersécurité dans les projets et produits IA” Le livrable inclura notamment : L’organisation cible et les rôles/responsabilités (Métiers, Data, RSSI, Architectes, Juridique, Achats…). Les jalons de validation et exigences à contrôler à chaque étape. Les points de contrôle cyber spécifiques aux projets IA (robustesse des modèles, attaques adversariales, données sensibles, dérives de modèle, dépendances cloud…). Les grilles d’évaluation et matrices de risques cyber appliquées à l’IA (risques modèles, risques données, risques d’exploitation). Les clauses contractuelles types pour appels d’offres et contrats incluant de l’IA : obligations de sécurité, exigences de gestion et protection des données, auditabilité et monitoring, obligations de conformité (AI Act, RGPD…), obligations en matière de gestion de vulnérabilités IA. 4. Préparation de la phase opérationnelle Préparer le passage de la politique à l’opérationnel. Former et sensibiliser les équipes (ingénierie, métiers, achats, juridique). Participer à la structuration du dispositif opérationnel et soutenir l’Expert IA / Cybersécurité. Contribuer à la mise en place des outils de suivi, audit, monitoring sécurité des modèles.