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Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un Développeur Go Senior / Expert pour rejoindre une équipe en charge du développement et de l'évolution d'une plateforme technique à destination des équipes Data. Vous interviendrez sur des sujets de développement backend, d'automatisation et d'industrialisation, avec un fort enjeu autour de Kubernetes, de l'Infrastructure as Code et de la mise à disposition automatisée d'environnements de travail. Votre rôle sera notamment de : Concevoir et développer des solutions robustes en Go ; Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture de la plateforme ; Développer des composants et outils permettant l'automatisation et l'industrialisation des environnements ; Travailler sur des problématiques d'Infrastructure as Code (IaC) ; Concevoir, configurer et faire évoluer des composants dans des environnements Kubernetes ; Participer à l'automatisation de la création et de la gestion d'environnements destinés aux équipes Data ; Travailler sur des problématiques de déploiement, orchestration, scalabilité et fiabilité ; Contribuer à la mise à disposition de ressources permettant aux équipes Data de développer et entraîner leurs modèles, réaliser leurs analyses et créer des agents IA ; Collaborer avec les équipes techniques et les utilisateurs afin de transformer les besoins en solutions concrètes ; Participer à l'amélioration continue des outils, frameworks et composants de la plateforme.

Contexte de la missionDans le cadre de la transformation de son architecture Data et IA, un grand groupe international souhaite structurer, sécuriser et déployer à l'échelle une marketplace de Data Products. La mission consiste à concevoir une architecture cible s'appuyant sur les principes du Data Mesh, les solutions de partage de données et l'écosystème Microsoft. L'objectif est de faciliter la mise à disposition, la gouvernance et la consommation de produits de données fiables, sécurisés et réutilisables. Le prestataire interviendra sur des sujets à forts enjeux d'architecture, d'intégration, de gouvernance et de sécurisation des usages liés à la Data et à l'intelligence artificielle. Objectifs de la missionDéfinir l'architecture cible d'une marketplace de Data Products. Structurer les principes d'intégration entre les différentes briques Data, IA et IT. Formaliser les concepts de Data Product, Data Contract et Data Mesh. Identifier les interactions avec les agents IA, les sources de données, les référentiels, les APIs et les workflows. Définir une trajectoire de mise en œuvre pragmatique, progressive et industrialisable. Garantir la sécurité, l'auditabilité et la conformité des accès, décisions et actions liés à l'IA. Accompagner l'alignement de l'architecture avec les cas d'usage métier.

Grand groupe international recherche un ingénieur infrastructure passionné par les nouvelles technologies afin de participer à la transformation des équipes d'exploitation autour de l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de développer des applications métier en IA mais de concevoir des assistants techniques, automatiser les opérations d'exploitation et expérimenter de nouveaux usages de l'IA appliqués aux infrastructures. Le poste mêle activités d'ingénierie système, automatisation, DevSecOps et R&D autour des agents IA. Missions : Concevoir et industrialiser des plateformes Linux. Développer des automatisations d'exploitation. Participer à l'évolution des outils GitLab CI/CD, Ansible, SaltStack et des plateformes Kubernetes. Concevoir des assistants IA destinés aux équipes Infrastructure. Développer des workflows multi-agents pour automatiser certaines opérations techniques. Expérimenter des solutions IA locales et sécurisées (LLM on-premise). Participer aux sujets d'observabilité, monitoring et automatisation. Collaborer avec les équipes Infrastructure, Sécurité, DevSecOps et Observabilité. Réaliser une veille technologique active sur les usages de l'IA dans les infrastructures.

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

Au sein de la Direction Sécurité d'un acteur majeur du secteur bancaire, vous intervenez sur un programme structurant visant à déployer des solutions d'IA générative hébergées dans un environnement maîtrisé afin de répondre aux enjeux de sécurité, de confidentialité et de conformité. Votre rôle consiste à définir les standards de sécurité IA, accompagner les projets, évaluer les risques et contribuer à l'industrialisation des usages de l'IA appliqués à la cybersécurité. Vos missions Définition et pilotage de la sécurité IA Définir la stratégie de sécurisation des plateformes d'IA générative. Élaborer les architectures de sécurité cibles pour les environnements IA. Construire les référentiels, standards et cadres de gouvernance dédiés à l'IA. Accompagner les équipes projets dans la prise en compte des exigences de sécurité. Gestion des risques et conformité Réaliser les analyses de risques des solutions IA. Conduire les revues d'architecture sécurité. Produire les dossiers d'homologation et les recommandations de sécurisation. Définir les indicateurs de suivi des risques liés à l'IA. Évaluation et amélioration continue Piloter les campagnes de tests de sécurité. Organiser les exercices de Red Team IA. Évaluer la robustesse des modèles et des chaînes RAG. Identifier et traiter les vulnérabilités liées aux attaques spécifiques aux LLM. IA au service de la cybersécurité Développer des cas d'usage IA pour améliorer les capacités du SOC. Participer à l'automatisation des processus de sécurité. Contribuer à l'amélioration de l'IAM et de la détection des menaces. Étudier et qualifier les solutions innovantes du marché. Environnement technique: LLM, IA Générative, Mistral AI, RAG, Agents IA, LLMOps, MLOps, SIEM, SOAR, IAM, PAM, DLP, DevSecOps, EBIOS RM, AI Act, DORA, RGPD, ISO 42001, NIST AI RMF, MITRE ATLAS, OWASP LLM.

Au sein de la Direction Sécurité d'un acteur majeur du secteur bancaire, vous intervenez sur un programme structurant visant à déployer des solutions d'IA générative hébergées dans un environnement maîtrisé afin de répondre aux enjeux de sécurité, de confidentialité et de conformité. Votre rôle consiste à définir les standards de sécurité IA, accompagner les projets, évaluer les risques et contribuer à l'industrialisation des usages de l'IA appliqués à la cybersécurité. Vos missions Définition et pilotage de la sécurité IA Définir la stratégie de sécurisation des plateformes d'IA générative. Élaborer les architectures de sécurité cibles pour les environnements IA. Construire les référentiels, standards et cadres de gouvernance dédiés à l'IA. Accompagner les équipes projets dans la prise en compte des exigences de sécurité. Gestion des risques et conformité Réaliser les analyses de risques des solutions IA. Conduire les revues d'architecture sécurité. Produire les dossiers d'homologation et les recommandations de sécurisation. Définir les indicateurs de suivi des risques liés à l'IA. Évaluation et amélioration continue Piloter les campagnes de tests de sécurité. Organiser les exercices de Red Team IA. Évaluer la robustesse des modèles et des chaînes RAG. Identifier et traiter les vulnérabilités liées aux attaques spécifiques aux LLM. IA au service de la cybersécurité Développer des cas d'usage IA pour améliorer les capacités du SOC. Participer à l'automatisation des processus de sécurité. Contribuer à l'amélioration de l'IAM et de la détection des menaces. Étudier et qualifier les solutions innovantes du marché. Environnement technique: LLM, IA Générative, Mistral AI, RAG, Agents IA, LLMOps, MLOps, SIEM, SOAR, IAM, PAM, DLP, DevSecOps, EBIOS RM, AI Act, DORA, RGPD, ISO 42001, NIST AI RMF, MITRE ATLAS, OWASP LLM.

Contexte Dans le cadre du programme IA4IT, le client recherche un profil confirmé pour accompagner les équipes dans la construction des premiers composants techniques et des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire IA, sur la conception, le développement et l'intégration de solutions agentiques innovantes. Rôle et responsabilités Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. Réaliser l'intégration de la plateforme avec les outils et services du SI : APIs, services internes et outils collaboratifs. Développer des agents IA, des prompts outillés, des connecteurs et des services d'orchestration. Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles et standards émergents de type MCP lorsque cela est pertinent. Réaliser les tests, le monitoring et l'industrialisation des composants développés. Produire les livrables techniques associés : documentation, guides d'usage, démonstrateurs, preuves de valeur et retours d'expérience. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et aux démonstrations auprès des parties prenantes. Livrables attendus Composants techniques et fonctionnalités développés. Agents IA et workflows opérationnels. Connecteurs et intégrations SI. Prototypes, démonstrateurs fonctionnels et preuves de valeur. Jeux de tests, documentation technique et exemples d'usage. Supports de démonstration et accompagnement des équipes.

🔎 Contexte de la mission Le client souhaite renforcer une équipe dédiée à l'innovation IA dans le secteur de la défense afin d'accélérer l'adoption de l'Agentic Automation auprès des équipes Delivery Use Case et Asset. Le contexte est particulièrement exigeant avec des contraintes fortes de : 🔐 Sécurité Confidentialité Auditabilité Déploiement on-premise Industrialisation Contrôle des actions réalisées par les agents IA L'objectif n'est donc pas simplement de développer des POC avec des LLM, mais de concevoir et industrialiser des systèmes d'agents IA réutilisables et sécurisés. 🧠 Missions principales1. Agentic AI / Orchestration Le consultant devra : Concevoir et industrialiser des capacités d'Agentic Automation réutilisables. Développer des patterns, composants, templates et modules d'orchestration. Mettre en place du controlled tool calling. Contrôler les actions exécutées par les agents. Gérer l'état des agents. Implémenter les mécanismes de : retries ; timeouts ; backoff ; gestion des erreurs. 2. 🔐 Sécurité & Guardrails Point très important du besoin. Le candidat devra savoir mettre en place : Guardrails de sécurité. Mécanismes de conformité. Auditabilité des agents LLM. Contrôle des actions. Déploiement dans des environnements sensibles. Stratégies permettant de maîtriser les comportements des agents. 👉 Il faut donc éviter les profils uniquement orientés Prompt Engineering / ChatGPT / RAG sans expérience d'industrialisation d'agents. 3. 🧪 Évaluation & qualité des agents Le consultant devra définir un véritable framework d'évaluation : scénarios de test ; quality gates ; scoring ; métriques ; logs ; observabilité ; suivi de la qualité des agents. L'objectif est de pouvoir mesurer et contrôler le comportement des agents avant leur mise en production. 4. ⚙️ Industrialisation / DevOps Le profil devra également intervenir sur : CI/CD Docker / conteneurisation Gestion des dépendances Déploiements contrôlés Intégration dans des environnements on-premise Tests automatisés Observabilité Mise en production 5. 👥 Coaching & accompagnement Le rôle n'est pas uniquement technique. Le consultant devra également : Animer des ateliers. Faire du coaching. Réaliser du pairing avec les équipes. Effectuer des revues d'architecture. Accompagner les équipes sur CI/CD, tests, observabilité et production. Assurer le transfert de compétences. Faire monter les équipes en autonomie. 🔴 Compétence indispensableAgentic AI / AI Agents C'est le critère n°1 du sourcing. Le candidat doit avoir une expérience concrète de conception et/ou industrialisation de systèmes basés sur des agents IA, et pas uniquement : ❌ utilisation de ChatGPT ❌ Prompt Engineering uniquement ❌ RAG uniquement ❌ développement classique avec une API LLM On recherche plutôt quelqu'un ayant travaillé sur : ✅ orchestration d'agents ✅ tool calling ✅ gestion d'état ✅ contrôle des actions ✅ agents autonomes / semi-autonomes ✅ guardrails ✅ évaluation d'agents ✅ observabilité ✅ mise en production

Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.

Au sein d'un grand groupe (Secteur bancaire), nous recherchons pour notre client un(e) Tech Lead (F/H) pour rejoindre la squad dédiée aux Assistants augmentés d'IA. Vous interviendrez sur la conception et le développement d'agents IA innovants destinés à guider au quotidien les clients, conseillers et collaborateurs. Vos missions principal :En tant que gardien de la qualité du code et de la cohérence architecturale de la plateforme, vos responsabilités seront les suivantes : Architecture & Choix techniques : Définir l'architecture technique en collaboration avec l'architecte projet (choix des frameworks, frameworks IA, alignement avec les besoins business). Leadership & Hands-on (~30% à 50% de code) : Développer sur les briques critiques et accompagner l'équipe au quotidien dans la résolution de problèmes complexes. Garant de la qualité : Instaurer et maintenir les bonnes pratiques de développement (Clean Code, tests unitaires, revues de code, intégration continue, scalabilité). Animation & Transmission : Créer un environnement de confiance, partager vos connaissances et faire monter l'équipe en compétences.

Informations Mission Rôle : Ingénieur DevSecOps & SRE — Industrialisation IA Agentique Localisation : Colombes ou Toulouse (Rythme : 2 à 3 jours de télétravail par semaine) Budget / TJM d'achat max : 640 € HT / jour Date de démarrage : 01/10/2026 Durée : Jusqu'au 31/03/2028 (Mission longue durée) Contexte & Objectifs de la MissionAu sein de l'équipe dédiée aux initiatives IA agentiques, l'objectif est de concevoir, bâtir et opérer l'usine logicielle permettant d'industrialiser les développements et composants d'IA agentique à l'échelle du Groupe. L'enjeu est de garantir une chaîne CI/CD robuste, automatisée et sécurisée — de la validation du code jusqu'au packaging, à la publication et au déploiement des agents IA sur les environnements Cloud et la plateforme dédiée. Le profil agira comme référent DevSecOps / SRE / RUN auprès des équipes projets pour structurer les standards et fournir des kits d'industrialisation réutilisables.

Notre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Data scientist / IA Engineer H/F Description de la mission : Notre client recherche un freelance Data scientist pour compléter son équipe IA. Son rôle est de mettre en place des solutions IA dans les produits existants. Concevoir, développer et évaluer les briques d'IA et d'IA générative intégrées aux solutions (modèles, prompts, chaînes de traitement, RAG). Développer en Python les composants IA de bout en bout, de l'expérimentation jusqu'à leur intégration dans le produit. Mesurer et améliorer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, pertinence, coûts, latence, évaluation et tests). IA agentique et orchestration Concevoir et implémenter des agents IA et leurs interactions (agent to agent), avec LangChain et LangGraph. Mettre en place et faire évoluer l'orchestrateur d'agents : routage, mémoire, appels d'outils, gestion des erreurs et supervision des workflows agentiques. Industrialiser les cas d'usage avec les Data Engineers pour un passage en production fiable et scalable. Méthodologie et expertise Apporter un savoir-faire et des idées dans la méthodologie : cadrage des cas d'usage, choix d'approche, protocoles d'évaluation, bonnes pratiques de développement IA. Challenger les besoins métiers et proposer les solutions IA les plus pertinentes (et savoir écarter l'IA quand elle n'est pas la bonne réponse). Assurer la veille technologique, documenter et diffuser les pratiques auprès des équipes de la Data Factory. Descriptif de la stack technique Python (expert) IA générative & agentique LangChain, LangGraph, orchestration d'agents, patterns agent to agent, RAG, prompt engineering Modèles & APIs LLM via APIs (Vertex AI / Gemini, OpenAI ou équivalent) Cloud & data Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, bases vectorielles MLOps / DevOps Git, CI/CD (Jenkins), Terraform, environnement Linux Compétences / Qualités indispensables : Data Scientist / Ia Engineer, IA agentique, Agent to agent, Code en Python, IA gen Longchain, longgraph Compétences / Qualités qui seraient un + : Orchestrateur d'agent Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Dans le cadre de l'industrialisation de solutions d'IA générative et d'architectures agentiques, nous recherchons un Expert Observabilité IA & Cyber. Vous interviendrez sur la conception, l'implémentation et l'exploitation des mécanismes de supervision, monitoring, évaluation, sécurité et gouvernance de systèmes d'IA générative. Votre objectif sera de garantir la fiabilité, la sécurité, la performance et la traçabilité des agents IA déployés au sein d'un environnement SOC. Vous contribuerez notamment à l'observabilité de bout en bout des workflows IA, à la détection des comportements anormaux, à l'identification des hallucinations et dérives de modèles, ainsi qu'au suivi des performances des agents et des LLM. Vos missionsObservabilité des systèmes IA Définir et mettre en œuvre la stratégie d'observabilité d'une plateforme agentique. Mettre en place le monitoring des agents IA, chaînes de raisonnement et workflows LangChain / LangGraph. Collecter et corréler les métriques techniques, fonctionnelles et métier. Construire des dashboards temps réel permettant de suivre les performances et la qualité des agents. Concevoir les mécanismes de traçabilité des interactions avec les systèmes IA. AI Reliability Engineering Mettre en place des frameworks d'évaluation continue des agents IA. Définir les KPI de qualité et de fiabilité. Garantir le respect des SLA / SLO de la plateforme. Identifier les dérives et contribuer à l'amélioration continue de la qualité des réponses produites. Sécurité & gouvernance des systèmes IA Superviser les risques liés à l'utilisation de l'IA. Définir les mécanismes de gouvernance autour des agents. Détecter les comportements anormaux ou potentiellement dangereux. Participer aux analyses de risques IA. Contrôler les accès, permissions et échanges entre les différents agents et composants. Intégration Observabilité & SOC Intégrer les événements de la plateforme IA dans Splunk. Concevoir les dashboards d'exploitation. Développer les alertes de détection liées aux systèmes IA. Mettre en place des corrélations entre événements cyber et événements IA. Produire les indicateurs de supervision destinés aux équipes opérationnelles. RUN & amélioration continue Assurer le maintien en condition opérationnelle de la plateforme d'observabilité. Investiguer les incidents liés aux agents IA. Identifier les causes racines des défaillances. Optimiser les performances, les coûts et les niveaux de service.

Mission Consultant(e) Expert(e) Gouvernance de l'Intelligence Artificielle Freelance 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 1 an renouvelable 📍 Lieu : Paris 🎯 Expérience : 10 ans et + 🏠 Télétravail : 2 jours de TT par semaine 🏦 Secteur : Culture / Média 💶 TJM : Selon profil 🏢 Contexte de la mission Le prestataire accompagnera la DSI dans la définition, le déploiement et l'animation du cadre de gouvernance de l'intelligence artificielle pour l'ensemble de l'organisation Intervention en tant qu'expert de référence pour concilier création de valeur, innovation, maîtrise des risques, conformité réglementaire, cybersécurité, protection des données, responsabilité environnementale et respect des droits des utilisateurs/clients. Environnement où les usages progressent rapidement : assistants sécurisés de productivité, agents fondés sur les connaissances internes, IA générative appliquée au développement logiciel, extraction et structuration de données, automatisation de processus. Plusieurs dispositifs déjà engagés par le client : outils d'IA sécurisés, programmes d'acculturation et de formation, cadre d'usage interne, expérimentation puis industrialisation d'agents, travaux sur l'IA appliquée à l'ingénierie logicielle et gouvernance des données Interlocuteur principal : le DSI ; interlocuteurs associés : directions métiers, Direction de la Stratégie digitale & Gouvernance, Innovation, RSSI, DPO, Direction Juridique, RH, Achats, équipes produits. ⚙️ Environnement / périmètre Cadre réglementaire : AI Act, RGPD, cybersécurité, droit du travail, propriété intellectuelle Environnements IA type Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Claude ou OpenAI Systèmes concernés : LLM, RAG, agents IA, machine learning Méthodologies : Agile, SAFe (atout). 🛠️ Missions principales Réaliser un diagnostic de l'existant, identifier les écarts prioritaires et proposer une feuille de route, Proposer la doctrine, les principes d'IA responsable, les rôles, les instances et les circuits de décision. Construire et maintenir la cartographie des systèmes, agents, modèles, fournisseurs, données et cas d'usage IA Définir les indicateurs de valeur, d'adoption, de coût, de risque et de conformité. Décliner les exigences AI Act / RGPD / cybersécurité / propriété intellectuelle en contrôles opérationnels. Organiser la classification des cas d'usage par niveau de risque et coordonner les évaluations d'impact. Mettre en place un guichet d'entrée commun pour qualifier, prioriser et orienter les initiatives IA. Définir des critères de GO/NO GO pour l'expérimentation et l'industrialisation. Accompagner les équipes produits et métiers dans la conception, l'évaluation et le déploiement de solutions et d'agents IA. Organiser le suivi en production (qualité, dérive des modèles, incidents, coûts, performances) Contribuer aux choix de plateformes, modèles et architectures avec les équipes Architecture, Data, Infrastructure et Sécurité Participer à l'évaluation des fournisseurs (contrat, usage des données, réversibilité, souveraineté) Mettre en place une démarche FinOps IA et suivre les coûts de licences, de développement et d'exploitation Concevoir avec les RH un programme de culture et de compétences IA Animer une communauté de référents et de praticiens IA

Dans le cadre du chantier du programme de modernisation du SI, le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Intervention notamment sur : • La définition des architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. • La conception des modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. • L'accompagnement de la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. • La définition des standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. • L'identification des technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. • La supervision et le challenge des développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. • La conception et l'évaluation des patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. • La participation aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent du marché. • La mise en place des mécanismes de supervision, de mesure de qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. • L'accompagnement de l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production. • La veille active sur les évolutions des plateformes IA, des LLMs et des architectures agentiques.