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Contexte
La Direction du Digital d’un groupe international de services financiers souhaite accélérer l’industrialisation et l’adoption de l’IA générative, agentique et traditionnelle. La mission porte sur des cas d’usage complexes liés au financement automobile, notamment la réalisation d’un premier MVP d’IA agentique pour un agent conversationnel en ligne destiné aux clients du groupe.
La prestation s’inscrit dans une démarche de synergies avec le groupe auquel appartient l’entreprise. Elle vise à intégrer les composants transverses existants de la plateforme d’IA — frameworks, orchestrateurs, connecteurs, outils de monitoring, mécanismes de sécurité et de gouvernance — ou à en définir de nouveaux afin d’enrichir le socle technologique.
Mission
Le Product Owner IA agentique contribue à la stratégie produit et à la construction du MVP, puis pilote la discovery, la priorisation et le delivery des différents axes produit. Il coordonne les équipes métiers et techniques, suit la performance des produits et services IA et accompagne leur mise en marché, leur mise en main et leur fonctionnement opérationnel.
Principales responsabilités
Participer à la définition de la stratégie produit IA agentique et du MVP, identifier les opportunités d’innovation et les priorités de développement.
Définir, prioriser et gérer les backlogs selon la valeur business, la faisabilité technique et l’alignement stratégique ; organiser les méthodes de discovery et suivre le delivery.
Collaborer avec les équipes de développement, les data scientists, les ingénieurs IA, les équipes métier et les autres parties prenantes ; gérer les dépendances et résoudre les blocages.
Définir et suivre les KPI des produits et services IA, notamment la performance des agents, la qualité des données, la réutilisation des composants de plateforme et l’impact business ; analyser les résultats et identifier les améliorations.
Définir et mettre en œuvre les stratégies de collecte, de stockage, de traitement et de sécurisation des données ; assurer leur qualité et leur disponibilité, en tenant compte des exigences éthiques et réglementaires.
Accompagner la mise en main du premier MVP, recueillir les besoins des utilisateurs ou de leurs représentants et mettre en place la documentation, les outils, les formations et le support nécessaires aux conditions opérationnelles.
Identifier les processus métier internes ou destinés aux clients pouvant être automatisés ou améliorés grâce à l’IA.
Environnement technique
Intelligence artificielle : IA générative, IA agentique, machine learning, Generative AI, RAG, LLM, agents, assistants, prompts et modèles d’IA
Plateforme : frameworks, orchestrateurs, connecteurs, monitoring, mécanismes de sécurité et de gouvernance
Méthodes : Agile, SAFe
Réglementation et conformité : RGPD, éthique et protection des données
Livrables attendus
Roadmap opérationnelle
Dossiers de décision et décomposition des tâches et fonctionnalités des initiatives priorisées
Backlog organisé et transparent, avec spécifications pour les équipes de développement
Rapports réguliers de performance sur les KPI
Documentation technique et fonctionnelle des produits IA
Processus de déploiement
Processus de fonctionnement opérationnel et intégration du produit au support utilisateurs
Compétences / Qualités indispensables :
Product ownership et gestion de backlog, IA générative et agentique, Data management et traitement des données, Méthodes Agile et SAFe, RGPD et éthique de l’IA, Anglais oral et écrit
Compétences / Qualités qui seraient un + :
Connaissance du secteur du crédit à la consommation
Profil recherché
Expérience
Expérience en gestion de produit dans un environnement Agile à grande échelle
Expérience en gestion de portefeuilles de produits
Compétences techniques
Maîtrise du data management et du traitement des données
Forte culture technologique en IA générative et agentique ; connaissance du machine learning, du RAG, des corpus et des LLM
Maîtrise des méthodes Agile ; certification SAFe
Connaissance des exigences RGPD et des enjeux éthiques liés à l’IA
Capacité à formuler des requêtes efficaces pour les IA génératives et à évaluer de manière critique leurs limites et leurs biais
Capacité à utiliser des outils d’IA pour capter, analyser et spécifier les besoins
Compétences personnelles
Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires et à gérer les dépendances entre parties prenantes
Esprit d’analyse et capacité à identifier des axes d’amélioration à partir des résultats
Langues
Anglais maîtrisé à l’oral et à l’écrit
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