LeHibou
Notre client, spécialisé dans la gestion des artistes et de leurs droits d'auteur cherche à renforcer sa DSI avec un Responsable Gouvernance IA. 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 la société. Le consultant interviendra comme expert de référence afin d'aider à concilier création de valeur, innovation, maîtrise des risques, conformité réglementaire, cybersécurité, protection des données, responsabilité environnementale et respect du droit d'auteur. La mission s'inscrit dans un 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 et futurs usages intégrés aux applications métiers. Plusieurs dispositifs ont été engagés : outils d'IA sécurisés mis à disposition des collaborateurs, 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. Le prestataire apportera son expertise pour mettre en cohérence ces initiatives et produire un cadre de gouvernance opérationnel, mesurable et durable. Dans le cadre de la mission, le DSI sera l'interlocuteur principal du prestataire. Ses autres interlocuteurs seront les directions métiers, la Direction de la Stratégie digitale & Gouvernance, l'Innovation, le RSSI, le DPO, la Direction Juridique, les Ressources Humaines, les Achats et les équipes produits. Le prestataire apportera les éléments d'analyse et de préparation utiles aux échanges relatifs à l'introduction de l'IA dans l'environnement de travail. La prestation n'a pas vocation à centraliser l'exécution de tous les projets IA. Elle vise à fournir aux équipes un cadre commun, des méthodes, des processus de décision, des garde-fous proportionnés aux risques et un accompagnement facilitant l'expérimentation puis le passage à l'échelle des cas d'usage à forte valeur. Le prestataire préparera les dossiers d'aide à la décision soumis au DSI et proposera les modalités d'animation d'une gouvernance transverse associant les parties prenantes concernées. Il produira une vision consolidée du portefeuille des usages de l'IA, des risques, des coûts, de la valeur produite, du niveau d'adoption et de la conformité des solutions déployées. Les décisions et arbitrages demeurent de la responsabilité de la société Missions : 1. Définir et instrumenter le cadre de gouvernance de l'IA a. Réaliser un diagnostic de l'existant et identifier les écarts prioritaires. b. Proposer la doctrine, les principes d'IA responsable, les rôles, les instances et les circuits de décision. c. Construire et maintenir la cartographie des systèmes, agents, modèles, fournisseurs, données et cas d'usage IA. d. Définir les indicateurs de valeur, d'adoption, de coût, de risque et de conformité. 2. Garantir la conformité et la maîtrise des risques • Décliner les exigences de l'AI Act, du RGPD, de la cybersécurité, du droit du travail, de la propriété intellectuelle et des politiques internes dans des contrôles opérationnels. • Organiser la classification des cas d'usage selon leur niveau de risque et coordonner les évaluations d'impact nécessaires. • Définir les exigences de supervision humaine, de transparence, de traçabilité, de robustesse, de qualité des données et de sécurité par conception. 3. Gouverner le portefeuille de cas d'usage et le passage à l'échelle • 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, intégrant valeur métier, faisabilité, données, sécurité, conformité, coûts et impact environnemental. • 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 des réponses, dérive des modèles, incidents, satisfaction, coûts, performances et retrait des solutions obsolètes. 4. Structurer l'écosystème technologique et fournisseur • Contribuer aux choix de plateformes, modèles et architectures avec les équipes Architecture, Data, Infrastructure et Sécurité. • Définir les règles de création, publication, partage, supervision et cycle de vie des agents IA. • Participer à l'évaluation des fournisseurs, des conditions contractuelles, de l'usage des données, de la réversibilité, de la souveraineté et de la dépendance technologique. • Mettre en place une démarche FinOps IA et suivre les coûts de licences, de consommation, de développement et d'exploitation. 5. Développer l'acculturation et l'adoption responsable • Concevoir avec les Ressources Humaines un programme de culture et de compétences IA adapté aux différents profils. • Animer une communauté de référents et de praticiens, partager les bonnes pratiques et valoriser les retours d'expérience. • Contribuer à une communication claire et pédagogique auprès des collaborateurs, des managers et des instances représentatives du personnel. Résultats et livrables attendus Les livrables seront produits selon un calendrier convenu au démarrage de la mission et pourront notamment comprendre : • Diagnostic de maturité et feuille de route. • Doctrine et référentiel de gouvernance. • Matrice des rôles et responsabilités. • Registre des systèmes et cas d'usage IA de la Sacem • Grille de classification des risques et dossier type d'évaluation. • Tableaux de bord de valeur, coûts, adoption, risques et conformité. • Règles de gouvernance des agents et des fournisseurs. • Supports d'acculturation, dossiers d'aide à la décision et bilan de transfert de compétences. Les livrables devront être directement exploitables par le client, documentés, versionnés et accompagnés d'une restitution. Le prestataire organisera le transfert de connaissances nécessaire afin de permettre aux équipes internes de reprendre et de faire vivre le dispositif à l'issue de la mission. Compétences / Qualités indispensables : Définition de trajectoire et des processus, Mise en place de gouvernance, choix de plateformes, suivi FinOps IA, Maîtrise avancée des grands principes IA, des LLM, du RAG.
