Job position IA Ready Lead
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Département : Digital, Data & IA
Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site)
Supérieur hiérarchique : Head of IA
Le/la IA Ready Lead pilote la préparation et la structuration des données et connaissances nécessaires aux systèmes d’intelligence artificielle.
Il/elle encadre une équipe dédiée à la mise en qualité des contenus et à leur exploitation optimale pour les solutions IA (copilots, agents, RAG).
EncadrementManagement d’une équipe spécialisée pouvant inclure :
Knowledge Manager IA Ready
Data / IA Ready Analyst
Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels)
Équipes IT / DSI
Directions métiers
Équipes Digital / Data / IA
Équipes en charge de la conformité et de l’adoption
Partenaires technologiques et plateformes cloud
Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.)
Cabinets spécialisés
Le/la IA Ready Lead est responsable de la préparation fonctionnelle, sémantique et organisationnelle des données utilisées par les solutions d’intelligence artificielle.
Il/elle garantit la disponibilité, la qualité, la cohérence et la traçabilité des bases de connaissances, et définit les standards permettant d’optimiser la performance des systèmes IA.
Responsabilités principales1. Définition de la stratégie IA ReadyDéfinir la stratégie de préparation des données pour l’IA
Identifier et cartographier les sources de connaissances
Prioriser les sources en fonction des cas d’usage
Définir l’architecture fonctionnelle des bases de connaissances
Définir les standards de structuration des contenus (taxonomie, tagging, hiérarchie)
Définir les règles de segmentation (chunking) adaptées aux usages IA
Fixer les niveaux de granularité optimaux pour la recherche par similarité
Définir les critères de qualité permettant d’améliorer la pertinence des réponses
Qualifier les besoins de contenus avec les équipes IA Delivery
Superviser la structuration, le nettoyage et l’enrichissement des données
Définir les critères d’acceptation IA Ready (qualité, complétude, fraîcheur)
Garantir la cohérence sémantique et métier des bases de connaissances
Collaborer avec les équipes IT pour l’ingestion et la mise à disposition des données
Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels
Coordonner avec les équipes IA Delivery pour assurer l’adéquation avec les cas d’usage
Organiser les boucles de feedback entre usage et amélioration des contenus
Définir les standards de documentation des bases de connaissances
Mettre en place les règles de gouvernance (ownership, validation, versioning)
Structurer les processus de mise à jour et de maintenance
Garantir la traçabilité des sources et des transformations
Définir les règles de qualité des données IA
Mettre en place des contrôles et indicateurs de qualité
Suivre les écarts et piloter les plans d’amélioration
Garantir la fiabilité et la lisibilité des contenus
Concevoir des modèles de connaissances réutilisables
Standardiser les pratiques IA Ready
Capitaliser sur les retours d’expérience
Diffuser les bonnes pratiques au sein de l’organisation
Assurer la traçabilité des sources utilisées
Veiller au respect des règles de protection des données
Contribuer aux exigences des équipes en charge de la conformité
Candidate profile
Maîtrise des concepts de knowledge management et structuration des données
Compréhension des architectures IA (RAG, copilots, agents)
Bonne connaissance des mécanismes RAG :
segmentation / chunking
embeddings (rôle et granularité)
recherche par similarité
Connaissance des référentiels et des enjeux de qualité des données
Notions de MLOps (niveau usage)
Capacité à formaliser des règles et documentations fonctionnelles
Formation Bac+5 (data, IT, ingénierie, business ou équivalent)
Expérience en structuration de données ou knowledge management
Capacité à structurer une démarche et définir des standards
Management d’équipe et coordination transverse
Rigueur, organisation et sens du détail
Excellentes capacités de communication et de vulgarisation
Culture data, IA et processus métiers
Français : courant
Anglais : intermédiaire (B1/B2)
Cartographie des sources et des connaissances métier
Bases de connaissances structurées et maintenues
Dictionnaires métier et classifications
Standards IA Ready (structuration, segmentation, indexation)
Documentation IA Ready par cas d’usage
Règles de qualité des données
Modèles réutilisables
Guides et bonnes pratiques
Taux de complétude des bases de connaissances pour les cas d’usage IA
Taux de réutilisation des modèles IA Ready
Qualité des données (cohérence, fraîcheur, complétude)
Délai de préparation des contenus pour un cas d’usage
Satisfaction des équipes IA Delivery et conformité
Respect des standards IA Ready définis
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