Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Au sein d'un grand groupe engagé dans une démarche de transformation et d'industrialisation de ses processus de delivery, le consultant interviendra sur des projets liés à l'intégration de l'intelligence artificielle et au développement de solutions basées sur des architectures agentiques. La mission s'articule autour de deux axes principaux : Mise en place d'un SDLC agentique : structuration et sécurisation d'un cycle de développement de bout en bout intégrant des agents IA, depuis l'expression du besoin jusqu'au déploiement, avec des contrôles qualité à chaque étape. Développement d'un prototype métier intégrant de l'IA : qualification d'une solution agentique venant enrichir un parcours métier existant, notamment pour analyser des documents entrants et exploiter les informations dans un processus opérationnel. Dans ce contexte, l'objectif est de définir et d'industrialiser une véritable démarche de qualité et de test adaptée aux systèmes d'intelligence artificielle, et plus particulièrement aux architectures agentiques. Le consultant interviendra à la fois sur la qualité du cycle de développement, l'évaluation des agents IA et la sécurisation du produit final. 1. Missions principales1.1. Cadrage de la qualité et définition de la stratégie de testDéfinir et structurer la stratégie de test adaptée aux solutions intégrant des composants IA et des architectures agentiques. Identifier les exigences qualité et les critères d'acceptation à chaque étape du cycle de développement. Définir les activités de test, les contrôles qualité et les indicateurs de performance. Transformer les besoins métier et les comportements attendus en critères de validation mesurables. Définir les critères de décision Go / No Go pour les mises en production. 1.2. Conception et exécution des tests IAConcevoir et exécuter des scénarios de tests dédiés aux LLM, agents IA et orchestrations multi-agents. Évaluer la conformité des réponses et des comportements des agents par rapport aux attentes métier. Tester la robustesse des solutions face aux différentes situations et aux entrées inattendues. Identifier et mesurer les risques d'hallucination, les réponses hors périmètre et les comportements non conformes. Évaluer les interactions entre agents, reviewers et outils externes. Définir des jeux de tests reproductibles et des métriques d'évaluation. Qualifier les composants IA ainsi que leur intégration dans les parcours fonctionnels de bout en bout. 1.3. Intégration de la qualité dans le SDLC et les processus CI/CDIntégrer les activités de test et de contrôle qualité tout au long du cycle de développement logiciel. Définir et mettre en place des Quality Gates aux différentes étapes du delivery. Garantir la traçabilité des exigences, des tests et des résultats obtenus. Participer à l'intégration des tests automatisés dans les pipelines CI/CD. Contribuer à la définition des contrôles associés aux User Stories, Pull Requests et déploiements. Mettre en place des mécanismes de restitution des résultats et de suivi de la qualité. 1.4. Industrialisation et observabilitéAutomatiser les dispositifs de test et d'évaluation des solutions IA. Mettre en place des mécanismes de suivi et d'observabilité des agents. Assurer le suivi des traces d'exécution, des appels aux outils, des erreurs, des latences et des coûts. Structurer et maintenir les jeux de données et scénarios de tests. Contribuer à la sécurisation des architectures agentiques, notamment face aux risques d'injection de prompts, d'exfiltration de données et d'actions non autorisées. Formaliser les résultats et produire des rapports d'évaluation exploitables par les équipes. 1.5. Accompagnement des équipesAccompagner les équipes techniques et métier dans l'appropriation des pratiques de test IA. Clarifier le rôle et les responsabilités de la fonction QA dans les projets agentiques. Harmoniser les pratiques de test et les critères de qualité entre les différentes équipes. Sensibiliser les équipes aux risques spécifiques liés aux LLM et aux architectures multi-agents. Être force de proposition sur l'amélioration continue des pratiques de qualité et de delivery.

Au sein d'un grand groupe engagé dans une démarche de transformation et d'industrialisation de ses processus de delivery, le consultant interviendra sur des projets liés à l'intégration de l'intelligence artificielle et au développement de solutions basées sur des architectures agentiques. La mission s'articule autour de deux axes principaux : Mise en place d'un SDLC agentique : structuration et sécurisation d'un cycle de développement de bout en bout intégrant des agents IA, depuis l'expression du besoin jusqu'au déploiement, avec des contrôles qualité à chaque étape. Développement d'un prototype métier intégrant de l'IA : qualification d'une solution agentique venant enrichir un parcours métier existant, notamment pour analyser des documents entrants et exploiter les informations dans un processus opérationnel. Dans ce contexte, l'objectif est de définir et d'industrialiser une véritable démarche de qualité et de test adaptée aux systèmes d'intelligence artificielle, et plus particulièrement aux architectures agentiques. Le consultant interviendra à la fois sur la qualité du cycle de développement, l'évaluation des agents IA et la sécurisation du produit final. 1. Missions principales1.1. Cadrage de la qualité et définition de la stratégie de testDéfinir et structurer la stratégie de test adaptée aux solutions intégrant des composants IA et des architectures agentiques. Identifier les exigences qualité et les critères d'acceptation à chaque étape du cycle de développement. Définir les activités de test, les contrôles qualité et les indicateurs de performance. Transformer les besoins métier et les comportements attendus en critères de validation mesurables. Définir les critères de décision Go / No Go pour les mises en production. 1.2. Conception et exécution des tests IAConcevoir et exécuter des scénarios de tests dédiés aux LLM, agents IA et orchestrations multi-agents. Évaluer la conformité des réponses et des comportements des agents par rapport aux attentes métier. Tester la robustesse des solutions face aux différentes situations et aux entrées inattendues. Identifier et mesurer les risques d'hallucination, les réponses hors périmètre et les comportements non conformes. Évaluer les interactions entre agents, reviewers et outils externes. Définir des jeux de tests reproductibles et des métriques d'évaluation. Qualifier les composants IA ainsi que leur intégration dans les parcours fonctionnels de bout en bout. 1.3. Intégration de la qualité dans le SDLC et les processus CI/CDIntégrer les activités de test et de contrôle qualité tout au long du cycle de développement logiciel. Définir et mettre en place des Quality Gates aux différentes étapes du delivery. Garantir la traçabilité des exigences, des tests et des résultats obtenus. Participer à l'intégration des tests automatisés dans les pipelines CI/CD. Contribuer à la définition des contrôles associés aux User Stories, Pull Requests et déploiements. Mettre en place des mécanismes de restitution des résultats et de suivi de la qualité. 1.4. Industrialisation et observabilitéAutomatiser les dispositifs de test et d'évaluation des solutions IA. Mettre en place des mécanismes de suivi et d'observabilité des agents. Assurer le suivi des traces d'exécution, des appels aux outils, des erreurs, des latences et des coûts. Structurer et maintenir les jeux de données et scénarios de tests. Contribuer à la sécurisation des architectures agentiques, notamment face aux risques d'injection de prompts, d'exfiltration de données et d'actions non autorisées. Formaliser les résultats et produire des rapports d'évaluation exploitables par les équipes. 1.5. Accompagnement des équipesAccompagner les équipes techniques et métier dans l'appropriation des pratiques de test IA. Clarifier le rôle et les responsabilités de la fonction QA dans les projets agentiques. Harmoniser les pratiques de test et les critères de qualité entre les différentes équipes. Sensibiliser les équipes aux risques spécifiques liés aux LLM et aux architectures multi-agents. Être force de proposition sur l'amélioration continue des pratiques de qualité et de delivery.

Dans le cadre de sa transformation numérique, notre client souhaite renforcer son expertise en intelligence artificielle afin d'accompagner l'évolution de ses solutions et de ses méthodes de travail, notamment face à l'essor de l'IA générative et agentique. L'objectif est de s'appuyer sur un expert IA senior ayant une expérience significative dans la mise en place de solutions IA en environnement d'entreprise. La mission présente une forte dimension de conseil, de cadrage stratégique et d'accompagnement à la transformation, avec une intervention transverse auprès des chefs de projet et des équipes techniques. Conseil et expertise IA Apporter une vision à 360° de l'écosystème IA, des technologies et des solutions disponibles sur le marché. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA générative et agentique. Conseiller les chefs de projet dans leurs choix technologiques et méthodologiques. Évaluer la pertinence des solutions IA au regard des besoins et des contraintes de l'organisation. Capitaliser sur les retours d'expérience issus de déploiements IA précédents. Transformation et IA agentique Analyser l'impact de l'IA agentique sur les méthodes de travail et les processus existants. Identifier les opportunités d'évolution et d'optimisation des pratiques. Accompagner les équipes dans l'intégration de nouveaux usages IA. Formuler des recommandations sur les évolutions organisationnelles et méthodologiques à envisager. Cadrage et feuille de route Participer au cadrage des initiatives et des cas d'usage IA. Contribuer à la définition et à la structuration de la feuille de route IA. Identifier et prioriser les opportunités de déploiement. Accompagner les chefs de projet dans la définition des orientations et des plans d'action. Formaliser des recommandations et des trajectoires de transformation.

Déploiement et développement des plateformes d'intelligence artificielle Piloter le déploiement de solutions et d'outils d'intelligence artificielle à l'échelle du groupe, dans le cadre d'un programme de transformation des métiers. Accompagner la définition et la mise en œuvre des orientations techniques permettant d'intégrer efficacement les technologies IA au sein des différents environnements métiers. Concevoir et faire évoluer des plateformes d'intelligence artificielle répondant aux besoins opérationnels et aux enjeux de transformation du groupe. Contribuer à l'industrialisation et au passage à l'échelle des solutions IA afin de faciliter leur adoption et leur utilisation par les différentes entités. Veiller à la cohérence des solutions déployées avec les exigences techniques et les spécificités du secteur financier. Conception et intégration de solutions RAG et agentiques Participer à la conception et au déploiement d'architectures d'intelligence artificielle générative, notamment autour des approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des systèmes agentiques. Accompagner le développement de solutions permettant d'exploiter les capacités des grands modèles de langage (LLM) dans les processus métiers. Définir les principes d'architecture et d'intégration des solutions RAG et agentiques afin de garantir leur fiabilité, leur performance et leur évolutivité. Identifier les possibilités d'utilisation des technologies IA pour répondre aux besoins spécifiques des différentes fonctions du groupe. Contribuer à l'amélioration continue des solutions développées en tenant compte des contraintes opérationnelles et des exigences propres aux activités financières. Accompagnement de la transformation des métiers Jouer un rôle central dans l'intégration de l'intelligence artificielle au sein des activités du groupe, en accompagnant la transformation des pratiques et des processus métiers. Collaborer étroitement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers afin de comprendre leurs besoins et de les traduire en solutions IA adaptées. Faciliter l'appropriation des nouveaux outils d'intelligence artificielle en favorisant leur intégration dans les usages opérationnels. Participer à l'identification et à la priorisation des cas d'usage IA susceptibles d'apporter de la valeur aux différentes activités. Assurer la coordination entre les enjeux technologiques, les objectifs de transformation et les contraintes spécifiques au secteur financier. Leadership technique et coordination transverse Porter la vision technique des plateformes IA et accompagner les équipes dans les choix technologiques et architecturaux. Fédérer les différentes parties prenantes autour d'une approche commune du développement et du déploiement des solutions d'intelligence artificielle. Contribuer à la structuration des pratiques et des méthodes permettant de faciliter l'intégration des technologies IA dans les environnements existants. Assurer un rôle de référent technique sur les sujets d'intelligence artificielle générative, de RAG et d'architectures agentiques. Veiller à l'alignement des initiatives IA avec les besoins métiers et les enjeux de transformation du groupe.

Localisation : Courbevoie (92) Mode de travail : Hybride – Télétravail possible avec déplacements ponctuels sur site Niveau : Senior – Grade D/E TJM : 850 € HT / jour Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 30 juin 2027 CONTEXTE DE LA MISSIONDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Intelligence Artificielle, notre client recherche un AI & Data Architect Senior pour accompagner la conception, le cadrage et la mise en œuvre de solutions innovantes autour de l'IA, de la Generative AI et de l'Agentic AI. Vous interviendrez dans un environnement transverse, à l'interface entre les équipes métiers, les équipes techniques et l'architecture d'entreprise. Votre rôle sera de transformer les enjeux métiers en solutions d'intelligence artificielle concrètes, pertinentes et industrialisables, tout en contribuant à la définition et au déploiement de la stratégie AI de l'entreprise. VOS RESPONSABILITÉS1. Cadrage métier et identification des opportunités AIÉchanger directement avec les équipes métiers afin de comprendre leurs besoins, leurs problématiques et leurs enjeux opérationnels. Identifier, analyser et challenger les opportunités d'utilisation de l'intelligence artificielle. Qualifier et prioriser les use cases AI selon leur valeur métier, leur faisabilité technique et leur complexité. Orienter les métiers vers les cas d'usage les plus pertinents et rapidement activables. Traduire les besoins métiers en solutions AI concrètes et opérationnelles. 2. Architecture AI & GenAIDéfinir et concevoir les architectures cibles autour de l'Intelligence Artificielle. Concevoir des architectures intégrant les technologies Generative AI et Agentic AI. Garantir la cohérence des solutions avec l'architecture globale du système d'information. Définir les principes d'intégration avec les applications, les données et les infrastructures existantes. Veiller à la scalabilité, à la sécurité, à la performance et à la pérennité des solutions proposées. 3. Conception et développement de solutions AIConcevoir et construire des agents AI répondant aux besoins métiers identifiés. Participer activement aux phases de prototypage, de développement et de validation des solutions. Transformer les concepts et les cas d'usage en prototypes fonctionnels (POC). Accompagner la transformation des prototypes en solutions robustes et industrialisables. Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers tout au long du cycle de réalisation. 4. Stratégie et gouvernance AIContribuer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie AI de l'entreprise. Accompagner les métiers dans l'adoption des nouvelles capacités offertes par l'IA. Identifier les opportunités d'innovation et proposer des trajectoires de transformation. Promouvoir les bonnes pratiques d'architecture et de conception des solutions AI. Accompagner le passage à l'échelle des initiatives AI.

Contexte de la missionDans le cadre d'une démarche d'évaluation de la maturité des API face aux nouveaux usages liés à l'intelligence artificielle agentique (Agentic Readiness), une organisation souhaite renforcer ses travaux d'architecture et accompagner le déploiement de cette démarche à plus grande échelle. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation numérique visant à adapter les architectures existantes aux nouveaux enjeux liés à l'IA générative et aux systèmes agentiques. Missions principalesLe consultant interviendra sur deux axes majeurs : - Extension de l'audit Agentic Readiness : Étendre l'audit initial à l'ensemble de la DSI et aux différentes équipes métiers et technologiques. Évaluer la capacité des API existantes à répondre aux exigences des architectures agentiques. Accompagner les différentes équipes dans l'analyse de leur maturité et l'identification des axes d'amélioration. Harmoniser l'approche d'évaluation à l'échelle de l'organisation. - Industrialisation de la démarche d'audit : Étudier les possibilités d'industrialisation du processus d'audit. Définir une méthodologie d'évaluation reproductible et pérenne. Identifier les outils, processus et référentiels permettant d'automatiser ou de faciliter les audits. Proposer des recommandations pour inscrire cette démarche dans la durée.

Dans la continuité du hackathon IA de septembre 2026 : Prestation technique afin d'accélérer la transformation des prototypes en solutions démontrables, robustes et industrialisables, aux côtés des Product Owners et l'intervention de manière transverse au sein du dispositif Shared Services. Les Livrables liés à la Prestation sont : - Prototypes fonctionnels et démontrables répondant aux cas d'usage portés par les Product Owners. - Agents IA et workflows agentiques documentés, testés et intégrés aux applications concernées. - Composants fullstack, API, BFF ou middlewares livrés avec leur documentation technique et leurs tests. - Chaînes de build, de contrôle et de déploiement adaptées au niveau de maturité du produit. - Dossiers de conception légers : architecture, flux, dépendances, sécurité, exploitation et trajectoire d'industrialisation. - Bibliothèque de composants, skills, prompts, patterns et bonnes pratiques réutilisables. - Transfert de compétences effectif auprès des équipes internes et montée en autonomie des Lead Développeurs. Dans ce cadre la Prestation consiste à contribuer à/au(x) : - Le développement technique complexe : Prise en charge du prototypage (POC) et le développement des sujets techniques, d'intégration ou d'IA les plus sensibles. - L'iIngénierie de l'IA Générative : Conception, implémentation et optimisation des workflows d'agents autonomes à l'aide de protocoles d'échange standardisés (MCP), de compétences (skills), d'ingénierie de prompts et d'intercepteurs (execution hooks). - La production d'un code lisible, testé, documenté et maintenable, en recherchant le bon équilibre entre vitesse de prototypage et capacité d'industrialisation. - L'accompagnement technique des Product Owners dans le cadrage, la conception et la réalisation de leurs produits et prototypes IA. - L'intervention comme référent technique transverse sur les sujets fullstack, intégration, DevSecOps et IA générative. - Le développement direct des composants, agents IA et prototypes les plus complexes ou sensibles. - Le Travail en proximité avec les Lead Développeurs, les équipes plateforme, sécurité, architecture et exploitation.

OPPORTUNITÉ MISSION – Consultant Conduite du Changement & Adoption IA Générative (GenAI) Localisation : Grand groupe – Île-de-France Démarrage : À définir Expertise : Conduite du changement / GenAI / Adoption IA TJM : Soyons compétitifs ! Contexte de la mission Dans le cadre du déploiement d'une plateforme d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand groupe, nous recherchons un Consultant spécialisé en conduite du changement et adoption de l'IA générative (GenAI). Votre objectif : accompagner les collaborateurs dans la découverte et l'appropriation des outils IA, démocratiser les usages et transformer les besoins métiers en cas d'usage concrets à forte valeur ajoutée. Vos principales missions : - Accompagner les équipes métiers et techniques dans l'adoption de la plateforme IA. - Sensibiliser et former les utilisateurs à l'IA générative, au Prompt Engineering et aux usages agentiques. - Identifier et formaliser des cas d'usage IA adaptés aux différents métiers. - Concevoir des guides utilisateurs, tutoriels, supports pédagogiques et bonnes pratiques. - Structurer un parcours d'accompagnement, de l'expression du besoin jusqu'à la mise en œuvre des cas d'usage. - Organiser et animer des ateliers, démonstrations et sessions d'acculturation à l'IA. - Développer et animer une communauté d'utilisateurs autour des usages de l'IA. - Être force de proposition pour accélérer l'adoption et faire émerger de nouveaux usages. Livrables attendus : - Catalogue de cas d'usage IA et de bonnes pratiques. - Supports de formation et guides méthodologiques. - Documentation utilisateur. - Cartographie du parcours d'accompagnement des utilisateurs. Le profil idéal : Nous recherchons avant tout un consultant orienté métiers, pédagogie et accompagnement, disposant d'une bonne culture de l'IA générative. Important : Il ne s'agit pas d'une mission de développement IA ou de Data Science, mais bien d'une mission centrée sur l'adoption, la conduite du changement, la formation et l'acculturation à l'IA. Intéressé(e) ? Vous avez cette expertise ou connaissez un consultant qui pourrait correspondre ? Contactez-moi en message privé avec votre CV et votre TJM.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation et d'industrialisation de l'IA, nous recherchons un Architecte IA Générative & Agentique Senior pour accompagner la conception, le déploiement et la sécurisation de solutions IA sur des environnements cloud privé et public. 🎯 Vos missionsConcevoir des architectures IA générative et agentique : LLM, RAG, agents autonomes et multi-agents. Définir les architectures cibles et les composants réutilisables d'une plateforme IA. Développer et orchestrer des agents IA avec LangChain, LangGraph et MCP. Industrialiser les solutions IA sur Kubernetes / OpenShift. Mettre en œuvre les pipelines CI/CD, GitOps et LLMOps. Garantir la sécurité, la gouvernance, l'observabilité et l'optimisation des coûts des solutions IA. Accompagner les équipes techniques dans l'adoption des technologies IA.

Pour l'un de nos clients du secteur du jeu vidéo (gaming), en pleine accélération de sa transformation par l'intelligence artificielle, nous recherchons un·e Architecte IA & Systèmes Agentiques expérimenté·e. Vous concevrez le socle technique IA et accompagnerez son déploiement, de l'expérimentation à l'industrialisation. Concevoir les architectures IA générative et agentiques et sélectionner les solutions les plus pertinentes Déployer des agents de codage sur de nouveaux logiciels comme sur des environnements legacy, temps réel et réglementés Définir les garde-fous techniques : droits d'accès, traçabilité, validation humaine, protection des données sensibles Prototyper, mesurer la qualité et les performances, et accompagner le passage en production Être le référent technique IA et former les équipes métiers et techniques

Une banque engage la transformation de son organisation Product Management afin de tirer parti des nouvelles possibilités offertes par l'IA générative et les agents. Dans ce cadre, nous recherchons un consultant chargé de redéfinir le Target Operating Model (TOM) de la filière produit et de le rendre concret dans le quotidien des équipes. Le rôle se situe à mi-chemin entre consultant en transformation et Forward Deployed Engineer : vous concevez le modèle cible et vous construisez, avec les équipes, les outils qui le font vivre. Vos missions principales : Diagnostic et identification des leviers IA Réaliser un diagnostic du fonctionnement actuel du Product Management : rôles, rituels, cycle de vie produit, outils, points de friction Repérer les étapes du cycle produit que l'IA peut transformer : discovery, analyse des retours clients, rédaction des user stories, priorisation, documentation, recette, reporting Conception du Target Operating Model Redéfinir le TOM de la filière produit : rôles et responsabilités (PM, PO, design, data), nouveaux rituels, gouvernance, compétences cibles Définir les interactions avec l'IT Prototypage et cadre d'usage de l'IA Prototyper avec les équipes des cas d'usage concrets (assistants, agents, workflows automatisés) et mesurer leur apport Définir les règles d'usage de l'IA dans un environnement bancaire réglementé : données sensibles, conformité, risques, sécurité Déploiement et accompagnement au changement Construire la trajectoire de déploiement de l'IA au sein de la filière produit Accompagner l'adoption : ateliers, formations, ambassadeurs, indicateurs de suivi

Dans le cadre d'un programme de transformation visant à intégrer l'intelligence artificielle dans les processus de développement logiciel et dans les parcours métier, nous recherchons un consultant senior expert en stratégie de test et en qualification de solutions d'intelligence artificielle, avec une expertise particulière des architectures agentiques. Le consultant interviendra sur deux principaux enjeux : Qualité du cycle de développement logiciel (SDLC) : intégrer les activités de test, les contrôles qualité et les critères de validation à chaque étape du cycle de delivery, de l'expression du besoin jusqu'au déploiement. Qualification des solutions IA : définir et mettre en œuvre une stratégie de test permettant d'évaluer la fiabilité, la robustesse et la conformité des agents IA et des composants intégrés dans les parcours métier. La mission vise à structurer une démarche qualité industrialisable, garantissant la maîtrise des risques liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle. 2. Poste et responsabilitésLe consultant interviendra en tant qu'expert Test / QA senior et sera responsable des activités suivantes : Cadrage de la qualité et stratégie de test Définir la stratégie globale de test adaptée aux solutions intégrant de l'IA. Identifier les exigences qualité et les critères d'acceptation. Définir les scénarios de test, les indicateurs de performance et les critères Go / No Go. Structurer les dispositifs de contrôle qualité tout au long du cycle de développement. Conception et exécution des tests IA Concevoir et exécuter des tests sur les agents IA, les reviewers et les orchestrations multi-agents. Évaluer la conformité des réponses, la robustesse et les risques d'hallucination. Tester les comportements hors périmètre et les situations dégradées. Mettre en place des scénarios de tests reproductibles et mesurables. Intégration au SDLC et quality gates Intégrer les contrôles qualité dans les pipelines CI/CD. Définir les quality gates aux différentes étapes du delivery. Automatiser les tests et les contrôles de non-régression. Assurer la traçabilité des résultats et des preuves de qualité. Accompagnement des équipes Accompagner les équipes de développement et les équipes produit dans l'appropriation des pratiques de test IA. Clarifier les rôles et responsabilités autour de la qualité. Diffuser les bonnes pratiques de test et d'industrialisation. Être force de proposition sur les dispositifs d'amélioration continue.

Pour accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle et en faire un levier de performance, de productivité et d'innovation, notre client crée un poste d'AI Transformation Lead (H/F). Votre rôle : convertir le potentiel de l'IA en résultats concrets pour les métiers, à l'échelle de l'ensemble du groupe. Vos missions s'organisent autour de cinq axes : 1. Piloter la gouvernance IA Mettre en place un circuit de collecte, d'évaluation et de priorisation des initiatives IA, et bâtir une feuille de route commune Animer le réseau de référents IA et encourager le partage et la réutilisation des solutions entre entités Veiller à la cohérence des choix technologiques ainsi qu'au respect des exigences de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable Suivre l'avancement des projets, les moyens engagés et les bénéfices réalisés 2. Déployer les cas d'usage à fort impact Détecter, avec les équipes métiers et les unités opérationnelles, les opportunités IA et Data Science les plus prometteuses Analyser pour chacune la valeur attendue, la faisabilité et le potentiel de duplication Gérer le portefeuille de cas d'usage, en prenant en charge directement le développement de certains d'entre eux Mesurer l'adoption et la valeur réellement générée 3. Faire adopter l'écosystème Microsoft Conduire le déploiement de Microsoft Copilot comme plateforme d'IA générative Conseiller les métiers sur Copilot Studio, Fabric, Azure, Power BI et Power Platform, en retenant l'outil le plus adapté à chaque besoin Travailler avec la DSI sur l'architecture, la sécurité et l'industrialisation, et créer des standards et des agents réutilisables Assurer une veille technologique continue 4. Faire monter les équipes en compétences et accompagner le changement Concevoir, avec les RH et la DSI, un parcours de formation adapté aux métiers et aux niveaux de maturité Proposer des formations pratiques et régulières, ancrées dans des cas d'usage concrets et un usage responsable de l'IA Soutenir les équipes les plus avancées dans la création d'agents et l'automatisation Évaluer la progression des compétences et leur traduction en usages réels 5. Fédérer compétences et partenaires Recenser et animer les talents IA et Data Science du groupe Mobiliser un écosystème de partenaires externes (éditeur, cabinets de conseil, experts) et choisir le mode de réalisation le plus pertinent Garantir le transfert de savoir-faire vers les équipes internes

Dans le cadre de l'accélération de l'adoption de l'Intelligence Artificielle et notamment des solutions d'IA générative, nous recherchons un AI Transformation Lead & Business Value capable d'accompagner les métiers dans l'identification, la priorisation et le déploiement opérationnel de cas d'usage IA. Le rôle se situe à l'interface entre les équipes métiers, transformation, digital, IT/Data et gouvernance IA. L'objectif principal est de transformer les opportunités offertes par l'IA en cas d'usage concrets, adoptés et créateurs de valeur, tout en accompagnant la gouvernance des nouveaux usages, notamment autour des agents construits avec Microsoft Copilot Studio. Missions principales Transformation & stratégie IA Accompagner les directions métiers dans l'identification des opportunités d'utilisation de l'IA et de l'IA générative. Animer des ateliers de découverte et de qualification des besoins métiers. Structurer et prioriser un portefeuille de use cases IA selon leur valeur, leur faisabilité, leur niveau de risque et leur capacité d'adoption. Construire les roadmaps de transformation et d'adoption IA avec les différentes parties prenantes. Business Value & Use Cases Construire les business cases associés aux initiatives IA. Définir les indicateurs permettant de mesurer la valeur générée par les solutions IA : gains de productivité, réduction des délais, qualité, satisfaction utilisateur, automatisation, réduction des coûts, etc. Mettre en place un suivi de la valeur avant/après déploiement. Identifier les cas d'usage à industrialiser, à faire évoluer ou à abandonner en fonction de leur valeur réelle. Présenter les résultats et recommandations aux sponsors et directions métiers. Adoption & conduite du changement Définir les parcours d'adoption adaptés aux différentes populations métier. Accompagner le passage du POC à l'usage opérationnel, puis à l'adoption à l'échelle. Identifier les freins à l'adoption et proposer les actions correctives. Construire des dispositifs d'acculturation, communication, formation et accompagnement. Développer une communauté d'ambassadeurs / champions IA au sein de l'organisation. Mesurer l'adoption et l'utilisation effective des solutions déployées. IA générative & Agents Accompagner les métiers dans l'identification des cas d'usage pertinents pour l'IA générative et les agents. Participer au cadrage fonctionnel et métier des agents développés avec Microsoft Copilot Studio. Définir des principes de gouvernance concernant la création, la publication, l'utilisation et le cycle de vie des agents. Collaborer avec les équipes IT, sécurité, Data, conformité et architecture afin d'assurer une adoption maîtrisée. Contribuer à la définition des processus de validation avant mise en production des agents.

🚀 Chef de Projet / PMO Senior IA & Data Science (H/F) Bonjour à tous 😀 Nous avons une nouvelle mission chez l'un de nos clients, avec un démarrage immédiat ! 📍 Localisation : Paris 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue durée 💼 Expérience : 8 ans minimum 🌍 Environnement : International – Digital, Data, IA & Agents IA 🎯 Le contexte Dans le cadre de la montée en puissance de son portefeuille de projets IA, Data Science et Agents IA, notre client renforce ses équipes Digital Technology & Innovation / Data Science. L'objectif ? Structurer le pilotage des projets, renforcer la gouvernance et accompagner les équipes dans un environnement international en forte évolution. Vous aimez coordonner, structurer et faire avancer des projets stratégiques ? Cette mission est faite pour vous ! 🛠️ Vos missions: 📊 Pilotage du portefeuille IA & Data Science Construire et suivre la roadmap des projets. Organiser les priorités et faciliter les arbitrages. Structurer le cadrage : objectifs, jalons, KPI, charges et dépendances. Anticiper les risques et piloter les capacités des équipes. 🤝 Gouvernance & coordination Animer les comités de pilotage, points hebdomadaires, sprint reviews et ateliers métiers. Coordonner les équipes Data Science, Data Engineering, MLOps, architecture, sécurité, juridique et métiers. Assurer le suivi des projets dans Jira et produire un reporting clair et synthétique. Faciliter la prise de décision et accompagner les chefs de projet. ⚙️ Transformation & amélioration continue Réaliser un diagnostic des pratiques existantes. Définir les processus, rôles et responsabilités (RACI), standards et outils. Harmoniser les méthodes de gestion de projet et capitaliser sur les retours d'expérience. 📈 Performance, risques & budgets Suivre les indicateurs de performance, les risques, les coûts et les capacités. Accompagner la préparation des mises en production et le suivi opérationnel. Construire et suivre les budgets, plans de charge en jours-hommes et dépenses OpEx / CapEx. 📩 Intéressé(e) ? Contactez-nous pour échanger sur cette opportunité ! #TurnoverIT #Recrutement #PMO #ChefDeProjet #Data #IA #DataScience #ArtificialIntelligence #ProjectManagement

Bonjour à tous, Lieu : Paris | Démarrage : ASAP | Durée : 1 an ou plus | Télétravail : partiel Le contexteUn grand groupe international accélère sa transformation par l'IA et la GenAI. Les cas d'usage ont été identifiés et priorisés avec les métiers, le budget est validé et une plateforme d'agents IA est en cours de déploiement. Pour renforcer l'équipe en charge du programme, nous recherchons un(e) Chef de projet IA / GenAI qui prendra en main, de bout en bout, une partie du portefeuille de projets. Vos missionsRattaché(e) à la direction Data & IA, vous pilotez plusieurs projets IA & GenAI transverses, du cadrage jusqu'à la mise en production. Cadrer et lancer les projets Définir le périmètre, construire et défendre le budget de chaque projet. Animer les ateliers de recueil des besoins avec les métiers et conduire les études de faisabilité. Contribuer à la validation des choix d'architecture avec les équipes techniques. Piloter l'exécution Organiser l'enchaînement des phases : POC, conception fonctionnelle, développement, tests, mise en production. Garantir la qualité des livrables avant chaque passage de relais entre équipes. Suivre le planning, le budget, la capacité des équipes et les risques ; remonter et lever les points de blocage. Maîtriser le périmètre et arbitrer les nouvelles demandes. Coordonner les acteurs Faire travailler ensemble métiers, équipes fonctionnelles, équipes data / IT et data scientists. Répondre aux interlocuteurs métiers avec précision, y compris sur des sujets opérationnels. Appliquer la gouvernance et les standards IA du groupe. Pourquoi rejoindre mon clientUn programme IA à fort enjeu, soutenu par la direction générale. Des projets concrets, déjà priorisés et financés, avec un impact direct sur les métiers. Un rôle à forte autonomie, au carrefour du métier, de la data et de la technique. Profil recherché Expérience confirmée en pilotage de projets IA / GenAI, de préférence dans un grand groupe (profil Senior / Manager). Une expérience de projets Data est un plus. Bonne maîtrise des technologies IA & GenAI (agents IA, POC, industrialisation), suffisante pour cadrer un cas d'usage, évaluer sa faisabilité et challenger une architecture. Solide maîtrise de la gestion de projet : planning, budget, risques, organisation des équipes. Pratique des méthodes agiles ; une expérience de l'agilité à l'échelle (SAFe) est un plus. Capacité à fédérer et à convaincre des équipes sans lien hiérarchique. Rigueur, sens du détail et goût pour la structuration. Aisance relationnelle avec des interlocuteurs métiers de haut niveau. A bientôt,