Anaplan au service du pilotage financier d'un grand groupe bancaire : concevez et faites évoluer des modèles utilisés par la direction Finance. Au sein de la DSI Finance, domaine pilotage financier, vous renforcez l'équipe qui fait évoluer et maintient l'application de pilotage du groupe, construite sur Anaplan. Vous intervenez sur tout le cycle : de l'étude de la demande à la mise en production. Vos principales missions : Prendre en compte les demandes d'évolution, les étudier et les challenger. Concevoir et développer les modèles dans le respect des bonnes pratiques Anaplan. Assurer le suivi de la recette et tenir la documentation à jour. Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'application. Ce que la mission vous apporte : Une application Anaplan déjà en production, utilisée par la Finance du groupe. L'occasion d'approfondir le pilotage financier bancaire. Environnement technique : Anaplan (model building), pilotage financier, recette, MCO.
La mission : « Support Data Manager » Le consultant épaule le Data Manager référent dans le pilotage du programme de gouvernance sur ses familles de données. Il sert d'interface avec les data owners, les data stewards et les référents SI. Ses missions principales : Gouvernance fédérée : déployer le modèle et aider les métiers à s'approprier leurs rôles. Politiques de données : les décliner par cas d'usage, en tenant compte des priorités métiers et du cadre réglementaire. Connaissance du patrimoine data : classification, taxonomie, catalogage, cycle de vie. Modélisation : construire le modèle objet d'entreprise et cartographier le lignage. Qualité des données (DQM) : identifier les cas d'usage prioritaires, transformer les irritants en règles de qualité, mener les plans de remédiation, industrialiser le contrôle et le monitoring. Conformité : coordonner les chantiers avec le Data Compliance Manager. Socle technique : contribuer aux chantiers catalogue, qualité et modélisation. Comité Opérationnel Data : le lancer, l'animer et assurer le reporting. Le profil recherché : Consultant Data Management Obligatoire : Recueil et analyse des irritants et des besoins, avec la capacité de les replacer dans une vision d'ensemble (niveau maîtrise) Pilotage de projet SI (maîtrise) Pilotage opérationnel : planning, ateliers, comptes-rendus, reporting (notion) Esprit d'analyse et de synthèse, sens du service client, proactivité (maîtrise) Très bonne expression écrite et orale en français, rigueur, autonomie (maîtrise) Souhaitable : Au niveau maîtrise : principes d'un catalogue de données DQM modélisation de données maîtrise ou certification d'un outil de catalogue du marché certification en gouvernance de type CDMP Au niveau notion : connaissance du secteur de l'énergie SIG (systèmes d'information géographique) Self BI et ses risques onboarding des parties prenantes veille En pratique, il faut un profil data governance / data quality de niveau confirmé, plus « chef de projet gouvernance » que technique. Il doit être à l'aise en animation métier. La modélisation, le catalogue et une certification CDMP le feront sortir du lot. Pour la soutenance, la connaissance du secteur de l'énergie et des SIG sera un vrai plus.
Concevoir et developper le socle technique IA Agentique & Generative et les SDKs associes (outils, connecteurs, helpers) pour simplifier l'usage en interne. Assurer la qualite, la robustesse, la securite (guardrails, gestion des donnees sensibles) et la facilite d'integration des SDKs developpes. Accompagner et outiller les developpeurs utilisateurs des SDKs a travers une documentation technique de haut niveau et des exemples de code. CONCEPTION ET ARCHITECTURE Participer au design de l'architecture logicielle du socle IA Gen & agentique. Specifier les interfaces (APIs, structures de donnees) des SDKs pour garantir une developpeur-experience (DX) optimale. DEVELOPPEMENT INTERNE (SDKs ET AGENTS) Developper les SDKs(gestion des prompts, structured outputs, embeddings, vector stores). Creer des connecteurs generiques pour brancher les agents a des outils externes (APIs, bases de donnees, systemes de fichiers).
Nous recherchons un(e) Chef(fe) de Projet SI Senior pour intervenir au sein d'un programme stratégique de transformation SAP S/4HANA dans un environnement international et multi-entités. Profil recherché · Expérience significative en gestion de projets SI complexes. · Participation à des programmes SAP S/4HANA de grande envergure. · Bonne connaissance des méthodologies SAP Activate. · Capacité à piloter des sujets fonctionnels et techniques. · Solide expérience en coordination transverse entre métiers, IT, partenaires et intégrateurs. · Maîtrise du suivi des plannings, charges, ressources, risques et dépendances. · Forte capacité d'analyse, de synthèse et de communication. · Français courant et anglais professionnel. · Expérience Core Model SAP S/4HANA. · Connaissance SAP PS ou EPPM. · Expérience de déploiements internationaux. · Expérience des phases de migration, tests, cutover et mise en production. · Expérience dans des environnements multi-pays et multi-entités. Missions · Assister la direction de programme dans le pilotage opérationnel. · Coordonner les équipes métiers, IT, stream leads et partenaires. · Suivre l'avancement des chantiers fonctionnels, techniques et transverses. · Préparer les arbitrages et accompagner leur exécution. · Consolider les plannings, charges et besoins en ressources. · Identifier les risques, dépendances et points de blocage. · Préparer les instances de gouvernance et les comités de pilotage. · Produire les reportings projet et synthèses d'avancement. · Assurer le suivi des actions, décisions et plans de sécurisation. · Contribuer à la préparation des phases de tests, migration, cutover et déploiement. Démarrage : ASAP. Localisation : Paris - Vélizy Rythme : 3 jours par semaine sur place + 2 jours en Télétravail Niveau : Confirmé / Senior. Environnement : SAP S/4HANA, Core Model, SAP PS/EPPM. Contexte international et multi-entités. Déplacements ponctuels possibles. TJM : Selon profil
Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de notre équipe Cyber Threat Intelligence (CTI), nous recherchons un(e) Consultant(e) CTI spécialisé(e) en cybersécurité et en Intelligence Artificielle (IA). Vous interviendrez au sein de l'équipe CTI afin de contribuer aux activités quotidiennes de renseignement sur les cybermenaces et d'apporter une expertise complémentaire sur les menaces et initiatives liées à l'IA, notamment sur les sujets de Vulnerability Intelligence, LLM et IA agentique. Vos objectifsApporter un support spécialisé aux activités opérationnelles de Cyber Threat Intelligence. Participer à l'identification, l'analyse et au suivi des cybermenaces. Intégrer les enjeux liés aux menaces et technologies d'IA dans les activités de Threat Intelligence. Contribuer à l'amélioration de la connaissance du Threat Landscape. Vos principales responsabilitésVous serez notamment amené(e) à intervenir sur les activités suivantes : Cyber Threat IntelligenceRéaliser de la Vulnerability Intelligence : veille, analyse et suivi des vulnérabilités. Analyser les compromissions de tiers et évaluer leur impact potentiel. Réaliser des activités de Threat Modeling. Assurer la surveillance des acteurs malveillants, groupes cybercriminels et campagnes de cybermenaces. Mettre en place et assurer la gestion des alertes de sécurité. Traiter les RFI (Requests for Information). Réaliser l'analyse et le suivi du Threat Landscape. Collecter, corréler et analyser des informations provenant de différentes sources CTI. Intelligence Artificielle & Cyber Threat IntelligenceVous apporterez également votre expertise sur les sujets émergents liés à l'IA, notamment : LLM (Large Language Models). Agentic AI / IA agentique. Menaces, vulnérabilités et risques associés aux technologies d'IA. Analyse des nouvelles techniques et usages malveillants de l'IA. Intégration des enjeux liés à l'IA dans les activités de Cyber Threat Intelligence. Sources et outils utilisésVous serez amené(e) à exploiter différentes sources et plateformes spécialisées en Cyber Threat Intelligence, notamment : Sources CTI : Feedly VirusTotal / Google Threat Intelligence Intel471 Recorded Future Outils et plateformes : Jira Confluence OpenCTI
Au quotidien, vous intervenez sur les missions suivantes: 1- Développement IA Mise en œuvre des modèles IA multimodaux. Développement des chaînes d'analyse documentaire. Extraction et structuration des données métier. Amélioration de la qualité et de la performance des traitements. 2- Développement Backend Développement d'API REST. Développement de services FastAPI. Intégration avec les applications métier. Gestion des workflows et échanges inter-services. 3- Développement Frontend Création d'un portail RBAC pour intégrer les microservices 4- Industrialisation Conteneurisation des composants. Automatisation des déploiements. Mise en place des tests et du monitoring. Participation aux mises en production. 5- Exploitation Optimisation des traitements IA. Support et maintenance. Documentation technique et transfert de compétences. Activités concrètes attendues Développement du moteur d'analyse documentaire. Exploitation des résultats IA issus de Mistral. Construction des objets métier. Développement des API d'échange avec nos référentiels. Gestion des workflows de traitement documentaire. Optimisation des performances des traitements. Mise en place du monitoring et de la traçabilité. Participation aux ateliers techniques et d'architecture. Livrables attendus Microservices développés et documentés. APIs REST. Documentation technique. Guides d'exploitation. Jeux de tests. Dossiers d'intégration. Transfert de compétences.
Vous apporterez votre expertise fonctionnelle SAP S/4HANA Controlling tout au long du projet, en interaction avec les équipes métier, IT et l'intégrateur. Vos principales missions seront les suivantes : - Accompagner les phases de Design, Build, Testing et Pilotes du projet SAP S/4HANA - Apporter une expertise fonctionnelle SAP S/4HANA Controlling auprès des équipes métier et IT - Participer aux ateliers de conception et à la validation du Core Model - Assister les Business Process Owners dans leurs activités quotidiennes - Contribuer à la rédaction, la revue et la validation des livrables projet - Suivre les phases de tests et accompagner les déploiements pilotes Modalités : - Démarrage : ASAP - Durée : 12 mois, mission longue durée - Charge : 60 % (environ 3 jours par semaine) - Localisation : à proximité de Toulouse - Télétravail : occasionnel (2 jours maximum par semaine) - Déplacements : environ une fois par mois en Île-de-France - Astreinte : non - TJM : à préciser selon profil
Dans le cadre de l'activité architecture (Différents domaines : domaines supports IT, domaines métiers et domaines transverse) dans une équipe d'une dizaine d'architectes répartie sur le site de Niort et Levallois. L'architecte a pour missions principales : Être l'interlocuteur privilégié en architecture auprès des pilotes et des CMP afin d'accompagner un programme Santé dans un environnement agile.- accompagner les projets portés par le domaine Santé individuelle, dans les phases étude de faisabilité pour proposer les scénarios IT contribuer sur la cartographie des études ou projets, et s'assurer de la qualité des référentiels. Lors de l'accompagnements EF/Projets, l'architecte doit travailler sur la modélisation sur les différents plan d'architecture : applicatifs et techniques, doit rédiger des dossiers d'architecture pour éclairer les choix, présenter les dossiers dans des comités, et décliner l'architecture en phase projet en lien avec les différentes parties prenantes, domaines, sécurité, intégration en production. Dans le cadre de son rôle vis à vis des domaines sur lesquels il intervient, il devra produire les cartographies sur les différents plans architecture et assurer la qualité de la documentation dans les différents référentiels entreprises, la connaissance des différents domaines de l'assurance et des métiers supports (finances, comptabilité, conformité ...) seraient donc un plus. Connaissance cadre d'architecture TOGAF, qualité rédactionnelle et de synthèse pour la rédaction des dossiers d'architecture. Une connaissance fonctionnelle du métier de l'assurance serait nécessaire. Des déplacements à prévoir sur les différents sites.
Au quotidien, vous intervenez sur les missions suivantes: • cartographier et formaliser les processus ; • identifier les dysfonctionnements, irritants et axes d'amélioration ; • analyser les processus et proposer des pistes d'optimisation ; • accompagner la mise en œuvre et le suivi des plans d'actions ; • contribuer à l'harmonisation des pratiques entre les sections ; • définir et faire évoluer les méthodes, standards et référentiels ; • accompagner l'industrialisation des processus ; • mettre en place et animer une démarche d'amélioration continue ; • organiser et structurer les retours d'expérience (RETEX) ; • contribuer à la mesure de la performance et à l'analyse des indicateurs.
Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses capacités Data, notre client recherche un(e) Data Architect Senior spécialisé(e) en Snowflake et en modélisation décisionnelle. La mission combine une forte expertise technique de la plateforme Snowflake avec une dimension Business Analyst afin de comprendre les besoins métiers, qualifier le contenu des datasets et concevoir des modèles et vues sémantiques destinés à être exposés aux utilisateurs. Le/la consultant(e) accompagnera également les équipes internes dans leur montée en compétences et la mise en œuvre des bonnes pratiques. Missions principales : · Accompagner les équipes internes dans l'appropriation de Snowflake et la mise en œuvre des bonnes pratiques. · Conseiller sur les patterns d'usage et les choix d'architecture Snowflake. · Concevoir une architecture décisionnelle autour de Snowflake à partir de sources AWS. · Orienter les choix d'implémentation afin d'optimiser les coûts de compute. · Définir les stratégies de sizing et de configuration des virtual warehouses. · Optimiser les mécanismes de clustering, partitionnement, cache et multi-cluster warehouses. · Analyser les performances des requêtes à l'aide du query profiling et identifier les leviers d'optimisation. · Concevoir et mettre en œuvre une stratégie d'historisation des données robuste et maîtrisée. · Analyser les besoins métiers et les traduire en modèles de données adaptés. · Dialoguer avec les équipes fonctionnelles afin de qualifier le contenu des datasets. · Concevoir des vues sémantiques alignées avec les usages métier : reporting, analyse et restitution. · Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes tout au long de la mission. Livrables attendus : · Architecture décisionnelle Snowflake basée sur les sources AWS. · Modèles de données et vues sémantiques orientés usages métier. · Stratégie d'historisation des données. · Recommandations d'architecture et de patterns d'usage Snowflake. · Préconisations d'optimisation des coûts et des performances. · Documentation des bonnes pratiques et choix d'implémentation. · Supports de montée en compétences et transfert de connaissances.
Au sein du département Model Risk Management d'un acteur majeur du secteur financier, qui veille à la qualité et à la pertinence des modèles développés dans le groupe ainsi qu'au suivi du risque de modèle, nous recherchons un consultant pour renforcer les activités de validation indépendante (2ᵉ ligne de défense). L'équipe est notamment en charge de réaliser des benchmarks afin de tester les limites des modèles des entités auditées, incluant les modèles de data science et d'intelligence artificielle. Le consultant sera amené à : ▪ Réaliser la validation indépendante de modèles statistiques, de machine learning et d'IA générative ▪ Étudier et implémenter des benchmarks sur des systèmes multi-agents basés sur des LLM, dans le cadre de cas d'usage bancaires ▪ Analyser la performance, la stabilité et l'explicabilité des modèles ▪ Caractériser les erreurs, biais et limites des modèles évalués ▪ Documenter les travaux de validation et contribuer aux référentiels de gouvernance des modèles ▪ Restituer les conclusions auprès des équipes de modélisation et des instances de contrôle
En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Architecte Python / Modélisation Risque de Crédit (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur bancaire. Description 🎯 Contexte de mission Dans le cadre d'un important programme de transformation et de simplification du SI bancaire, nous recherchons un(e) Architecte Python disposant d'une solide compréhension des problématiques de risque de crédit et de modélisation quantitative. La mission s'inscrit dans un projet de modernisation d'outils historiquement développés en interne, avec notamment la migration de modèles de risque de crédit développés sous MATLAB vers Python. Le besoin est particulièrement orienté vers un profil capable de faire le lien entre les équipes IT / architecture et les experts métier du risque de crédit. La double compétence technique et métier est donc essentielle. 🛠️ Missions principales et rôle Analyser et accompagner la migration de modèles de risque de crédit de MATLAB vers Python. Comprendre, documenter et s'approprier les modèles existants. Concevoir et faire évoluer l'architecture Python associée aux modèles. Participer à la simplification et à la modernisation de l'architecture des outils internes. Collaborer avec les architectes IT afin de garantir l'intégration cohérente des solutions dans le SI. S'approprier l'environnement technique existant : Python, MATLAB, Git, PyCharm. Échanger avec les équipes métier sur les problématiques de modélisation du risque de crédit. Traduire les besoins métier en solutions techniques adaptées. Accompagner les choix de conception et d'architecture. Collaborer avec les équipes basées en Belgique. Contribuer ponctuellement à des sujets liés à l'IA / GenAI dans le cadre des initiatives de transformation. 🎯 Objectifs Moderniser les modèles historiquement développés sous MATLAB en les migrant vers Python. Simplifier et rationaliser l'architecture des outils de modélisation existants. Garantir la robustesse et la pérennité des solutions Python. Assurer une bonne intégration des solutions avec l'architecture SI existante. Faire le lien efficacement entre les experts du risque de crédit et les équipes IT. Préserver la cohérence fonctionnelle des modèles lors de leur migration technologique.
Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.
Responsabilités • Révise, remet en question et améliore les processus métiers existants en identifiant les inefficacités et en proposant des solutions optimisées. • Assure l'engagement des parties prenantes sur un processus métier cible et un RACI. • Recueille, analyse et documente les besoins métiers et les exigences des utilisateurs, en garantissant la clarté et l'exhaustivité (par exemple, user stories, cas d'utilisation) à l'aide d'outils tels que Confluence. • Traduit les exigences métiers validées en spécifications fonctionnelles claires, structurées et détaillées, alignées sur les objectifs métiers. • Agit comme un pont entre les parties prenantes métiers et les équipes techniques, en s'assurant que les exigences sont bien comprises, réalisables et correctement mises en œuvre. • Collabore avec les architectes et les développeurs pour valider les conceptions fonctionnelles et assurer l'alignement avec les exigences et l'architecture. • Définit et exécute les stratégies de test, y compris la rédaction de cas de test et la validation des solutions par rapport aux exigences documentées. • Soutient l'analyse des défauts, l'identification des causes profondes et la résolution pendant les phases de test et post-implémentation. • Documente les processus métiers à l'aide d'outils de modélisation (par exemple, Bizzdesign) et contribue au maintien du référentiel des processus de l'entreprise. • Soutient les activités de transition vers les opérations ("Run") en assurant une documentation et un transfert de connaissances appropriés. • Contribue aux activités de clôture du projet, y compris la documentation des leçons apprises (REX - Retour d'Expérience). • Fournit un support fonctionnel et des conseils aux utilisateurs finaux, garantissant une adoption efficace des solutions livrées. • Identifie, analyse et communique les risques et les problèmes au chef de projet, en proposant des actions d'atténuation. • Facilite la coordination entre les parties prenantes métiers, les équipes informatiques et les fournisseurs externes pour assurer l'alignement sur les exigences et les livrables. • Prépare les livrables d'analyse, les rapports et les communications aux parties prenantes sur l'avancement, l'état des exigences et les risques. • Soutient l'affinage du backlog et les discussions de priorisation en fournissant des informations détaillées sur les exigences (sans détenir les décisions de priorisation).
Mission de conseil et d'architecture de données pour un client industriel. L'objectif est de concevoir un modèle de données d'entreprise partagé entre plusieurs entités internationales afin d'harmoniser les données de flotte, améliorer leur qualité et préparer les futurs usages métiers et de maintenance. La mission se déroule en deux phases : cadrage et définition de la cible (analyse des modèles existants, identification des écarts, consolidation des besoins métiers et IT, rédaction du cahier des charges) et construction du Data Model commun (animation d'ateliers, structuration des contributions, élaboration du Modèle Conceptuel de Données).
Objectifs et missions principales:Refonte et simplification des processus : mener, en concertation avec les spécialistes qualité et sécurité, l'analyse de la chaîne de valeur, la rationalisation des livrables documentaires et le déploiement d'un cadre de pilotage allégé. Mise en place d'une gouvernance agile adaptée : élaborer et déployer des mécanismes de pilotage centrés sur la valeur (lean business cases, engagements incrémentaux, indicateurs de performance de type OKR, Obeya et revues de portefeuille). Intégration de la conformité dans les flux de travail : traduire les règles de sécurité et de qualité portées par les équipes internes sous forme de critères et de points de contrôle automatisés au sein des agents et des workflows. Conception de l'architecture agentique : orchestrer les agents IA, mettre en place un système RAG connecté au référentiel méthodologique et intégrer ces solutions aux environnements bureautiques, d'outils collaboratifs et de gestion de projet existants. Garantie de la fiabilité et de la traçabilité : appliquer les cadres d'évaluation, d'observabilité, de journalisation auditables et de supervision humaine pour les décisions engageantes. Accompagnement et transfert de compétences : co-concevoir les solutions avec les chefs de projet et le PMO, animer des itérations courtes et assurer la montée en compétences des équipes internes. Livrables attendusCartographie de la chaîne de valeur et référentiel de processus Projets allégé. Grilles de gouvernance agile (modèles de lean business case, tableaux de bord OKR, supports d'Obeya). Architecture technique des agents IA (schémas d'orchestration, modules RAG, pipelines d'intégration API). Framework d'évaluation et de journalisation des agents pour le respect des critères de conformité et d'auditabilité. Supports de co-conception, comptes rendus d'itérations et documentations de transfert de connaissances.
