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Mission Consultant(e) Expert(e) Gouvernance de l'Intelligence Artificielle Freelance 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 1 an renouvelable 📍 Lieu : Paris 🎯 Expérience : 10 ans et + 🏠 Télétravail : 2 jours de TT par semaine 🏦 Secteur : Culture / Média 💶 TJM : Selon profil 🏢 Contexte de la mission Le prestataire accompagnera la DSI dans la définition, le déploiement et l'animation du cadre de gouvernance de l'intelligence artificielle pour l'ensemble de l'organisation Intervention en tant qu'expert de référence pour concilier création de valeur, innovation, maîtrise des risques, conformité réglementaire, cybersécurité, protection des données, responsabilité environnementale et respect des droits des utilisateurs/clients. Environnement où les usages progressent rapidement : assistants sécurisés de productivité, agents fondés sur les connaissances internes, IA générative appliquée au développement logiciel, extraction et structuration de données, automatisation de processus. Plusieurs dispositifs déjà engagés par le client : outils d'IA sécurisés, programmes d'acculturation et de formation, cadre d'usage interne, expérimentation puis industrialisation d'agents, travaux sur l'IA appliquée à l'ingénierie logicielle et gouvernance des données Interlocuteur principal : le DSI ; interlocuteurs associés : directions métiers, Direction de la Stratégie digitale & Gouvernance, Innovation, RSSI, DPO, Direction Juridique, RH, Achats, équipes produits. ⚙️ Environnement / périmètre Cadre réglementaire : AI Act, RGPD, cybersécurité, droit du travail, propriété intellectuelle Environnements IA type Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Claude ou OpenAI Systèmes concernés : LLM, RAG, agents IA, machine learning Méthodologies : Agile, SAFe (atout). 🛠️ Missions principales Réaliser un diagnostic de l'existant, identifier les écarts prioritaires et proposer une feuille de route, Proposer la doctrine, les principes d'IA responsable, les rôles, les instances et les circuits de décision. Construire et maintenir la cartographie des systèmes, agents, modèles, fournisseurs, données et cas d'usage IA Définir les indicateurs de valeur, d'adoption, de coût, de risque et de conformité. Décliner les exigences AI Act / RGPD / cybersécurité / propriété intellectuelle en contrôles opérationnels. Organiser la classification des cas d'usage par niveau de risque et coordonner les évaluations d'impact. Mettre en place un guichet d'entrée commun pour qualifier, prioriser et orienter les initiatives IA. Définir des critères de GO/NO GO pour l'expérimentation et l'industrialisation. Accompagner les équipes produits et métiers dans la conception, l'évaluation et le déploiement de solutions et d'agents IA. Organiser le suivi en production (qualité, dérive des modèles, incidents, coûts, performances) Contribuer aux choix de plateformes, modèles et architectures avec les équipes Architecture, Data, Infrastructure et Sécurité Participer à l'évaluation des fournisseurs (contrat, usage des données, réversibilité, souveraineté) Mettre en place une démarche FinOps IA et suivre les coûts de licences, de développement et d'exploitation Concevoir avec les RH un programme de culture et de compétences IA Animer une communauté de référents et de praticiens IA

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist H/F à Lille, France. Contexte : Afin de piloter au mieux son activité et d'accompagner les points de vente dans leur performance, un acteur majeur du secteur de la distribution renforce son équipe Data Métier, directement intégrée au sein du Département Performance (Contrôle de gestion). Les missions attendues par le Data Scientist H/F : Transformer les données en leviers d'actions concrets pour le réseau de magasins. L'intervenant travaillera au carrefour des enjeux financiers, commerciaux et supply chain, en concevant des modèles de Machine Learning et des algorithmes de recommandation directement actionnables par les équipes sur le terrain. En tant que Data Scientist, vous interviendrez sur des projets innovants, touchant à l'optimisation commerciale, au pricing et à la supply chain. Vos principaux défis seront les suivants : Maximisation du potentiel commercial : Détection des produits "pépites" (à fort potentiel) afin d'alerter les points de vente et de les aider à dynamiser leur offre en rayon. Prototypage de moteurs de préconisation de merchandising sur les produits complémentaires pour optimiser les podiums et les mises en avant (Têtes de Gondole - TG). Analyse et optimisation du merchandising : Cartographie et analyse des métrages linéaires des magasins. Croisement de ces données avec les ventes, la disponibilité et le stock pour comprendre et optimiser les performances des familles de produits. Optimisation de la rentabilité (Pricing & Supply) : Création d'algorithmes prédictifs pour alerter sur le potentiel d'un produit à devenir un "stock toxique" (dormant). Détection et alerte sur les remises locales à la main des points de vente qui s'avèrent destructrices de valeur. Benchmark et conformité : Établissement de modèles de clustering de magasins afin de créer des groupes de comparaison pertinents et d'aider les directeurs à se benchmarker.

🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Au moins 2 ans d'expérience Vous êtes passionné(e) par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning, le Deep Learning, la GenAI et la Data ? Vous souhaitez contribuer à des projets concrets à fort impact tout en apportant votre vision technique et votre capacité à structurer les solutions ? Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un.e Ingénieur.e IA pour rejoindre notre centre d'expertise dédié à l'Intelligence Artificielle. 💻 Contexte : En tant que Ingénieur.e IA, vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture. L'objectif n'est pas seulement de “faire des modèles”, mais de transformer des problématiques métiers complexes en solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'Intelligence Artificielle en environnement réel ; Définir des protocoles d'évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier ; Anticiper les problématiques de biais, de variance, de déséquilibre des données, bruit et de dérive ; Mettre en place du monitoring et optimiser les performances et les coûts ; Contribuer activement aux choix d'architecture ; Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables ; Accompagner les équipes dans les bonnes pratiques en matière d'IA, Data et MLOps.

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.