Contractor job Product Owner IA / Data

Missions principales

2.1 Vision & stratégie produit IA
- Porter la vision produit des solutions d’IA en lien avec les équipes métier.
- Identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers.
- Prioriser les projets en fonction de la valeur business et de la faisabilité (technique, réglementaire, ROI).

2.2 Gestion du backlog & priorisation
- Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA.
- Traduire les besoins métier en features et user stories.
- Alimenter, structurer et maintenir le backlog produit.
- Arbitrer les priorités selon la valeur ajoutée attendue, le feedback utilisateur et les contraintes (réglementaires, techniques, ROI).
- Maximiser l’impact business de chaque sprint livré.

2.3 Pilotage du delivery agile
- Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile.
- Organiser et animer les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives).
- Suivre l’avancement des développements et lever les obstacles en coordination avec les autres départements.
- Veiller au respect des engagements de qualité, budget et délais.
- Communiquer de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors et du management.

2.4 Coordination Métiers–Data–IT
- Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors.
- Co-construire les solutions avec les experts métier et favoriser leur adoption.
- Intégrer les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide des solutions IA.

2.5 Crédit & Risque (Scoring) – Use cases Machine Learning
- Piloter les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux).
- En lien avec les équipes Risque et Validation, concevoir et suivre les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles.
- Explorer des approches innovantes (nouvelles données, algorithmes avancés).
- S’assurer que les modèles contribuent à la maîtrise/stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires.
- Veiller à la mise en production et au monitoring des modèles (détection de dérive, recalibrage) en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque.

2.6 IA générative & agents
- Explorer et déployer les cas d’usage liés à l’IA générative pour transformer les processus internes et la relation client.
- Piloter des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation).
- Lancer des MVP d’agents pour :
• Automatiser l’analyse de documents complexes.
• Assister les équipes internes (Audit, Marketing, etc.).
• Enrichir le support client.
- Définir les objectifs et indicateurs de succès de ces projets.
- Superviser les étapes de prototypage et de déploiement en production.
- Mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions.
- Évaluer et optimiser les performances des agents (cohérence, pertinence, diversité des réponses), en s’appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses).
- Garantir un usage responsable, sécurisé et efficace de l’IA générative pour l’entreprise.


Missions génériques associées au rôle :
- Mener la livraison d’un produit de qualité répondant aux attentes des clients et équipes métiers.
- Élaborer la vision produit avec les utilisateurs et les équipes techniques (UX, marketing) et être responsable de la conception du produit.
- À chaque sprint, vérifier que la direction prise est la bonne, que les priorités métier sont respectées et que la qualité des livrables est adéquate.
- Identifier les attentes des utilisateurs et les bénéfices attendus du produit.
- Réaliser des benchmarks des solutions du marché, notamment chez les concurrents.
- Élaborer les fonctionnalités attendues et les prioriser dans le backlog produit.
- Travailler en collaboration avec l’UX sur le parcours client cible et sa déclinaison en trajectoire (MVP).
- Partager la vision produit avec les équipes de développement agile.
- Définir et planifier les releases/versions du produit.
- Créer chaque fonctionnalité retenue sous forme de user story suffisamment petite pour être implémentée en une itération, avec critères d’acceptation clairs.
- Comprendre les "Technical Stories" (besoins non fonctionnels) et les "Defect Stories" proposées par les équipes de développement.
- Répondre aux demandes de clarification des équipes de développement sur les stories en cours.
- Contribuer aux réunions agiles avec les équipes de développement et le Scrum Master.
- Faciliter la communication et la collaboration entre l’ensemble des parties prenantes et porter la voix métier avec persuasion.
- Accepter ou refuser les stories implémentées par les équipes de développement.
- Réaliser ou organiser les tests utilisateurs/métiers des versions (avec une équipe de recette si projet complexe).
- Le cas échéant, animer une équipe de Business Analysts, rédacteurs et testeurs métier lorsque le backlog le nécessite.
- Récolter les feedbacks utilisateurs et évaluer le fonctionnement des versions précédentes en production.
- Assurer la non-régression des nouvelles versions.
- Manager des équipes de rédaction et de recette de user stories pour des projets agiles d’envergure.
- Co-construire et animer le dispositif de conduite du changement avec un PMO Deploy.
- Communiquer sur l’avancement de la réalisation du produit auprès du management et des utilisateurs.