Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Agent IA à Lille

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation 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). Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Knowledge Manager IA Ready Data / IA Ready Analyst Interactions internes 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 Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets spécialisés Mission 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 principales 1. Définition de la stratégie IA Ready Définir 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 2. Standards de structuration et performance RAG 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 3. Pilotage de la préparation des contenus 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 4. Coordination transverse 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 5. Gouvernance et documentation 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 6. Qualité et fiabilité des données 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 7. Industrialisation et réutilisation 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 8. Contribution à la conformité 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

"Nous recherchons un Application Analyst / Ingénieur d'étude IT Senior (8 ans+ exp.) pour rejoindre un environnement international et innovant. Votre rôle : - Appréhender les processus métiers complexes et designer des solutions IT robustes (Cloud Native) et lien avec éditeur. - Intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des applications (Cadrage, Build et suivi du Run). - Piloter et optimiser nos flux d'intégration (maîtrise des échanges de données indispensable). - Documenter, structurer et faire vivre les référentiels de processus."

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

Contexte : Dans le cadre d'une transformation digitale majeure, un leader de la distribution omnicanale lance un Shopping Agent basé sur l'IA . L'objectif est révolutionnaire : permettre à chaque client de trouver son produit idéal en moins de 5 minutes grâce à une expérience conversationnelle et prédictive. 🎯 Vos Missions En tant que garant de la vision produit, vous orchestrez la création de cet assistant intelligent. Votre rôle se décline en trois piliers : 1. Vision et Cadrage Stratégique Définir et porter la stratégie globale pour garantir la désirabilité et l’efficacité de l’assistant. Rédiger le cahier des charges fonctionnel en mettant l'accent sur les capacités agentiques . Concevoir le design détaillé des parcours (agent principal et agents de services spécialisés). 2. Expertise Métier & Product Management Priorisation : Animer les sessions d’arbitrage pour définir et piloter le MVP. Roadmap : Construire la trajectoire de développement IT (focus T1) en synergie avec les services prioritaires. Différenciation : Consolider l'argumentaire de vente de l'IA en intégrant les insights des meilleurs vendeurs terrain pour enrichir la base de connaissances. 3. Coordination & Déploiement Orchestrer les interactions entre les différents pôles : Digital, Data/IA, et IT. Assurer le suivi des livrables et la fluidité du parcours client de bout en bout. 👤 Profil Recherché Expérience : Minimum 5 ans en Product Ownership, avec une expérience significative sur des projets IA Générative ou LLM . Compétences clés : * Maîtrise du cycle de vie produit (Agilité, Scrum). Capacité à traduire des besoins "métier" complexes en spécifications techniques pour l'IA. Forte culture UX orientée conversationnel. Soft Skills : Leadership, esprit de synthèse et capacité à naviguer dans un écosystème multi-acteurs. 📅 Modalités Pratiques Lieu : Lille (Rythme hybride : 3 jours/semaine obligatoires sur site). Tarif (TJM) max : 400 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission longue visibilité).

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Principales missions : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IA GEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data

• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • 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. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.