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CONTEXTE GENERAL : Dans un contexte de transformation numérique et d’essor rapide de l’intelligence artificielle générative et agentique, le Groupe, via sa DSI centrale, souhaite structurer et maîtriser l’introduction de ces technologies au sein de son système d’information. L’objectif est d’explorer les apports de l’Agentic AI pour soutenir les métiers et les fonctions transverses. Missions : Partenariats & écosystème plateformes Cartographier l’écosystème des éditeurs/intégrateurs et identifier les bons interlocuteurs. Préparer, animer et restituer les workshops partenaires (ex. AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake). Évaluer les offres (frameworks, orchestration, observabilité, sécurité, gouvernance, intégration SI). Discovery & cas d’usage Agentic AI Animer des ateliers multi-domaines pour : • définir des cas d’usage transverses (support, IT ops, knowledge assistant, productivité dev, automation), • définir des cas d’usage spécifiques à l’aéronautique (maintenance, supply chain, engineering, ops, qualité, MRO, doc). Formaliser les cas d’usage : objectifs, périmètre, acteurs, données, risques, critères de succès. Prioriser selon valeur/risque/effort (quick wins vs bets stratégiques). Recommandations plateformes & trajectoire Proposer des patterns d’architecture Agentic AI (RAG, multi/single agent, event-driven, human-in-loop). Recommander plateformes/briques : cloud, iPaaS, API management, vector DB, orchestration, MLOps/LLMOps. Définir la trajectoire de déploiement : MVP → industrialisation, critères de passage en production, exigences non fonctionnelles. Portfolio, roadmap & gouvernance Construire un portfolio projet (lots, jalons, budget, staffing, dépendances SI). Définir la gouvernance : prise de décision, sécurité, conformité, data governance, gestion des risques, modèle opérationnel. Exploration technologique & livrables Piloter des tech spikes/POC orientés faisabilité et design. Produire un livre blanc interne : standards, patterns, comparatif plateformes, guidelines sécurité, recommandations d’industrialisation, retours d’expérience.

Expérience : 7 à 10 ans minimum en audit de processus, automatisation ou transformation digitale Dans le cadre d’une mission stratégique d’optimisation des opérations, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Consultant Senior en Automatisation pour conduire un audit complet des processus métiers et définir une roadmap d’automatisation priorisée (IA, RPA, interfaces inter-systèmes). Les périmètres couverts incluent : Logistique – Service Client – Commerce – Administration des Ventes (ADV)

Chers consultants, Nous recherchons actuellement, pour un client du secteur de l’assurance basé à Niort , un Chef de projet Data – profil “hybride pilotage / data” . 🎯 Finalité du rôle Un chef de projet orienté data, capable de piloter des initiatives data de bout en bout , tout en comprenant les enjeux techniques, sans être un développeur pur. 🧠 ADN du profil recherché • Chef de projet avant tout, avec une forte appétence technique data • Capable de dialoguer avec des data engineers / data analysts • Profil interface entre les métiers, les équipes data / IT et, ponctuellement, la direction 🛠️ Compétences clés Dataviz → Compréhension des usages métiers, définition des indicateurs, capacité à challenger les dashboards Dataiku (ou plateforme data science équivalente) → Outil central du SI data → Capacité à comprendre les flux, piloter les cas d’usage et orchestrer les évolutions IA / RPA → Capacité à identifier des cas d’automatisation / d’optimisation → Pilotage de projets IA / RPA (POC → production) → Traduction des besoins métiers en solutions data / IA 👥 Management & gouvernance • Animation d’équipes data (data engineers, data analysts, prestataires) • Pilotage de la roadmap data, priorisation et arbitrages • Conduite du changement : adoption des outils, acculturation data des métiers, accompagnement des utilisateurs 👉 En résumé Un Chef de projet Data “business oriented” , à l’aise avec l’écosystème data, capable de structurer, piloter et faire avancer la data au sein de l’organisation. 📍 INDISPENSABLE : présence sur site à Niort minimum 3 jours par semaine.

Nous recherchons pour notre client un Data Scientist / ML Engineer – IA & GenAI Contexte : Dans le cadre d’un programme IA au sein d’un grand groupe international, vous concevez et industrialisez des solutions IA en production (ML + IA générative), avec une forte exigence de software engineering , de fiabilité et de standards MLOps/LLMOps . Missions principales : Concevoir et déployer des fonctionnalités IA (ML & GenAI) en environnement de production. Construire des pipelines de traitement de données (structurées et non structurées). Industrialiser et monitorer les applications/services : latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur . Mettre en place les pratiques MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, observabilité, monitoring. Garantir qualité des données , conformité (RGPD/GDPR) et sécurité des solutions. Localisation : Métropole lilloise (secteur Villeneuve d’Ascq / Lezennes) Présence sur site : souhaitée 2 jours/semaine

Tâches principales : • Se positionner comme un coach des équipes tech en place en apportant une expertise en GenAI • Permettre la montée en compétence des équipes DSI en intégrant des outils d’IA (Copilot, Claude Code) pour accélérer le développement et la documentation • Développer et maintenir des applications performantes (Java/Spring Boot, Angular/React, Node.js, etc.) en intégrant des assistants IA (Copilot, Claude Code) • Automatiser les tâches répétitives (tests, CI/CD, monitoring) pour gagner en productivité • Travailler sur des architectures modernes : APIs, Cloud PaaS/IaaS (AWS, Terraform) • Garantir la qualité et la sécurité des développements en s’assurant que les projets pilotes respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI Client • Collaborer étroitement avec les équipes produit, design et architecture • Coacher des équipes qui créent des solutions en utilisant l’IA comme assistant de la conception technique au monitoring en production

Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 4+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

En tant que Data Analyst ou Data Scientist ou AI Ingineer , vous contribuez aux projets stratégiques de grands comptes bancaires en intervenant sur l’analyse, le traitement et la valorisation des données bancaires et financières. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers Collecter, structurer et traiter les données chiffrées issues de différentes sources Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, etc.) Développer des algorithmes pour l’exploitation des données (analyse statistique, machine learning) Concevoir et construire des actifs informatiques dédiés à la préparation et à la visualisation des données Développer du code ou des scripts s’appuyant sur des données structurées et non structurées Participer aux phases de tests, recettes et validation des solutions déployées Installer et configurer les outils requis dans le respect du cadre de référence technique Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions déployées, intervenir en support si nécessaire Rédiger la documentation associée (use cases, développements, procédures) Lieu : Paris – Client : Grand établissement bancaire – Type de mission : CDI / Freelance / Portage Démarrage : ASAP – Durée : 3 ans

L’objectif de cet appel d’offres est de soutenir l’initiative de Compliance BCEF dans la définition et implémentation des Use Cases IA-RPA LCB-FT afin d’ optimiser le traitement des dossiers/alertes à l’aide d’outils d’aide à l’analyse (script RPA et des modules IA) sur 2 cas d’usage critique : PDS (Processus Déclaration de Soupçon) Etat des lieux : • Qualification et priorisation manuelles des alertes par typologie • Hétérogénéité des justifications CSS et des critères de classification • Absence de lien automatisé entre attributs d’alerte, typologie et règles de traitement • Faible réutilisation des apprentissages des investigations passées RJ/DC (Requêtes Judiciaires & Droit de Communication) Etat des lieux : • Préqualification manuelle des requêtes judiciaires avant LCB-FT • Priorisation incohérente selon les types de dossiers • Charge administrative pour la documentation et l’assignation • Absence de scoring prédictif pour orienter les requêtes simples/complexes Objectifs principaux • Standardisation de la classification des dossiers et améliorer la qualité des justifications • L'automatisation des tâches répétitives via RPA et IA • Priorisation des investigations selon le risque grâce au scoring IA

🚨 Opportunité – Product Owner Data / IA – LCB/LAB 🚨 Nous recherchons un Product Owner issu de la Data Science souhaitant évoluer vers un rôle PO, pour piloter l’implémentation d’un nouveau moteur de détection LCB/LAB intégrant des briques d’Intelligence Artificielle. 🎯 Au cœur de la mission : Backtesting et modèles prédictifs Modélisation du risque par alertes Développement d’un agent conversationnel LLM pour l’aide au traitement des alertes Visualisation des données via base graphe (Neo4j) 👉 Mission à forte valeur ajoutée, mêlant Data, IA, produit et enjeux réglementaires.

📌 INFORMATIONS PRATIQUES : 📆 Durée : 24 mois, reconductible 🚀 Date de démarrage : 19/01/2026 📄 Type de contrat : CDI ou freelance 🏠 Télétravail : 2 à 3 jours / semaine 📍 Localisation : 75 💶 Budget : 580-620 €/jour max (selon profil) 🧩 CONTEXTE : Vous rejoindrez une équipe Data & Sécurité Financière d’un grand groupe financier français, en charge d’un programme stratégique de lutte contre le blanchiment d’argent et la fraude. À partir de 2026, ce programme pluriannuel vise à concevoir, tester et industrialiser plusieurs briques d’intelligence artificielle critiques, avec un très fort niveau d’exigence réglementaire et opérationnelle. En tant que PO IA senior, vous serez le référent produit sur plusieurs solutions clés, à l’interface des équipes data, IT, architecture et métiers sécurité financière. 🛠️ MISSIONS PRINCIPALES : - Piloter et sécuriser le développement de plusieurs briques IA stratégiques dédiées à la lutte contre le blanchiment et la fraude - Définir la vision produit, la roadmap IA et les priorités en lien avec les enjeux métier et réglementaires - Organiser et animer les phases de POC, MVP puis d’industrialisation, en garantissant la cohérence d’ensemble - Gérer le backlog produit : user stories, critères d’acceptation, priorisation, arbitrages fonctionnels et techniques - Assurer le passage des POC en solutions industrielles robustes, auditées et maintenables - Défendre les choix produit et IA face aux contraintes SI, de conformité et d’organisation - Préparer et porter les sujets en comités projet et instances de gouvernance 📊 PRINCIPAUX CHANTIERS PRODUIT IA : - Moteur d’alerte LCB – Backtesting : suivre le développement d’un moteur d’alerte fraude / blanchiment de nouvelle génération, définir et piloter les dispositifs de backtesting, garantir l’alignement du moteur avec les objectifs métier et la maîtrise des dérives modèles - Prédiction et hiérarchisation du risque LCB : piloter une brique IA de prévision et de scoring du risque, définir les KPI métier et techniques, travailler en proximité avec les data scientists pour garantir l’exploitabilité opérationnelle - Agents conversationnels pour le traitement des alertes : cadrer et piloter des agents IA basés sur des LLM pour assister les analystes dans le traitement des alertes, améliorer la productivité tout en renforçant l’explicabilité, la justification et la notion de preuve - Visualisation et investigation via bases graphes : mettre en œuvre des solutions de visualisation graphe et d’analyse de réseaux pour l’investigation, exploiter des graph databases pour détecter des schémas complexes, adapter les outils aux usages des analystes LCB-FT 💻 ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL / PRODUIT : - Vision produit IA, construction de roadmap et déclinaison en increments livrables - Animation des phases POC, MVP et industrialisation en environnement data / IA - Gestion de backlog, user stories, critères d’acceptation, priorisation par la valeur et le risque - Interface quotidienne entre équipes data science, équipes IT, architecture et métiers sécurité financière - Contribution aux comités projet et aux différentes instances de gouvernance (direction, risques, conformité) 👤 PROFIL RECHERCHÉ : - Parcours initial en data science, intelligence artificielle ou machine learning, avec une évolution vers des rôles produit (PO, lead produit, référent IA) - Excellent niveau de compréhension des problématiques IA et data (modèles, données, risques, limites) - Idéalement, expérience dans la fraude, la LCB-FT ou des environnements fortement réglementés (finance, assurance, risk management) - Capacité à challenger les approches techniques et à défendre une vision produit stratégique face à des contraintes multiples (métier, régulation, IT, sécurité) - Aisance pour dialoguer avec des profils variés : data scientists, développeurs, architectes, métiers, conformité - Leadership, autonomie, sens politique et forte maturité professionnelle - Français courant, anglais professionnel (échanges avec différentes équipes et documentation)

Pour le compte d'un établissement bancaire nous recherchons plusieurs profils MOA dont voici les spécificités : Besoin 1 : -LCB-FT -KYC Donner une vision consolidée des sujets KYC en cours, apporter une vision métier, être capable d'arbitrer ou faire arbitrer des sujets --> forte expertise attendue. Besoin 2 : impacts de l'AMLR sur les activités bancaires (diligences, processus, gouvernance...) --> forte expertise attendue Besoin 3 : -IA dans la LCB-FT, -Connaissances IA Act et RGPD : implémentation de cas d'usages incluant de l'IA sur la surveillance des transactions, le profil de risque...forte expertise attendue Les profils auront en charge des projets MOA variés autour de ces thématiques. Attendus : coordination de parties prenantes, rédaction de livrables pour le métier, prises de position et conseil sur initiatives, recettes des développements...expérience MOA indispensable

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Poste : Architecte Sécurité Expérience : +8 ans Localisation : Maison-Alfort Rythme : 2 jours sur site (lundi et jeudi) / 3 jours en télétravail Démarrage : ASAP Contexte Nous recherchons un(e) Architecte Cybersécurité pour rejoindre le pôle Expertise de l’équipe Cybersécurité rattachée à la Direction des Systèmes d’Information (DSI). L’équipe Cybersécurité est structurée autour de trois pôles : Gouvernance : supervision des activités cybersécurité et gestion des risques ; Opérations : défense quotidienne du SI, notamment via le SOC ; Expertise : accompagnement des équipes internes à travers une offre Produit (ISP, TPRM…) et une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective). Missions Vous accompagnez les équipes agiles afin d’atteindre un haut niveau de sécurité, tant sur les aspects opérationnels que stratégiques. Vos principales responsabilités : Accompagner les équipes dans la mise en conformité sécurité et définir des doctrines et exigences non fonctionnelles ; Réaliser une veille technologique et challenger les solutions en place ; Analyser et challenger les résultats d’audits offensifs (pentests, red team) et accompagner la remédiation ; Contribuer à la stratégie cybersécurité et à l’amélioration continue ; Participer à des sujets transverses selon les priorités de l’actualité cybersécurité. À court terme, vous interviendrez notamment sur : L’accompagnement DevSecOps (Cyber Score, bonnes pratiques) ; Le déploiement et l’acculturation des solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, cloud souverain…) ; L’encadrement des solutions d’IA générative et d’IA agentique ; Le déploiement de mécanismes de chiffrement à l’état de l’art, incluant la transition post-quantique ; La validation de la conformité cybersécurité des nouveaux socles et applications du SI

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Lead Transformation Qualité & Accélération Data / IA (H/F) Mission de conseil – Environnement Data & IA à grande échelle Contexte de la mission Au sein de la Direction Data & Digital Transformation d’un grand groupe français du secteur de la distribution , une entité Data & Analytics de grande taille accompagne les métiers (Marketing, E-commerce, Supply Chain, Finance…) dans l’exploitation de la donnée et de l’IA pour le pilotage de la performance. Cette organisation, composée de plus de 150 experts Data & IA, engage une transformation structurante visant à industrialiser ses pratiques et à positionner la Qualité comme levier clé de performance, de fiabilité et d’accélération du delivery. Objectifs de la mission Piloter la transformation vers un standard de qualité systémique sur les sujets Data & IA. Renforcer la gouvernance Data et IA , les pratiques agiles et la culture de l’excellence opérationnelle. Agir comme catalyseur de transformation , combinant vision stratégique, influence transverse et pilotage opérationnel. Missions principales Vision, stratégie et gouvernance (axe prioritaire) Définir et piloter la feuille de route Qualité & Gouvernance Data / IA. Standardiser les livrables Data, IA, code et documentation. Mettre en place une gouvernance IA conforme aux exigences réglementaires (RGPD, AI Act). Structurer et faire évoluer les méthodes et outils (Agilité, DataOps). Leadership et conduite du changement Diffuser une culture de la qualité orientée performance et accélération du delivery. Coacher les équipes et animer les communautés de pratiques (DataOps, Agilité, Qualité). Assurer l’alignement avec les autres entités technologiques du groupe. Pilotage opérationnel Structurer les processus qualité (Data Quality, Craftsmanship, Agilité). Définir et suivre les KPIs qualité et les indicateurs de satisfaction (NPS). Intervenir en tant que Product Owner sur des offres DataOps (priorisation, adoption). Contribuer aux sujets FinOps et au pilotage des coûts cloud. Profil recherché Compétences techniques Pilotage de la qualité et de la gouvernance dans des environnements Data/Tech complexes. Solide maîtrise de la Data Quality, du DataOps / MLOps (CI/CD, Infrastructure as Code). Bonne connaissance des environnements Cloud, notamment GCP (BigQuery, Composer). Maîtrise des enjeux réglementaires liés aux données et à l’IA (RGPD, AI Act). Leadership et vision Expérience confirmée de conduite de transformations à l’échelle (100+ personnes). Capacité à définir une vision stratégique et à la décliner en plans d’actions mesurables. Leadership transverse, posture de coach, animation de communautés. Expérience Minimum 8 ans d’expérience sur des fonctions similaires (Lead Data, CDO, Transformation Data/IA). Une expérience en transformation agile ou en change management est un atout fort. Modalités Localisation : Île-de-France (Essonne), présence sur site requise 2 à 3 jours par semaine. Durée : Mission longue, 6 mois renouvelables. Démarrage : ASAP.

Contexte de la mission Dans le cadre d’une démarche de transformation digitale au sein d’un environnement e-commerce, nous recherchons un Chef de projet senior Data / Automatisation & IA disposant d’une forte culture Data et Business Analysis . La mission s’inscrit dans une logique d’amélioration continue des processus métiers, avec un focus sur l’automatisation, l’exploitation de la donnée et l’intégration de solutions d’intelligence artificielle au service de la performance opérationnelle. Objectifs de la mission Identifier, cadrer et piloter des opportunités à forte valeur ajoutée autour de l’automatisation et de l’IA Accompagner les métiers dans la définition et la mise en œuvre de solutions data-driven Garantir la cohérence des solutions avec l’écosystème technologique existant Responsabilités principales Identifier et prioriser des opportunités de transformation digitale (automatisation, IA, data) Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers en collaboration avec les parties prenantes Réaliser le cadrage fonctionnel et piloter les projets de bout en bout Coordonner les équipes internes et externes impliquées (métiers, IT, partenaires) Traduire les données en insights actionnables et recommandations stratégiques Concevoir et suivre des cas d’usage concrets autour de l’automatisation et de l’IA Veiller à l’alignement des solutions avec les standards internes et l’écosystème Google Profil recherché Expérience confirmée (7 à 10 ans) en Data Analysis / Business Analysis , avec une évolution vers des rôles de gestion de projets digitaux Forte appétence pour les sujets d’automatisation, d’IA et de transformation des processus métiers Excellente maîtrise de l’écosystème Google : Workspace AppSheet Looker / Looker Studio Solutions IA (Vertex AI, Gemini, Google AI Studio) Solide capacité à cadrer des besoins métiers complexes et piloter des projets transverses Très bonnes compétences en communication et en conduite du changement Esprit analytique, orienté résultats Anglais professionnel requis Modalités Localisation : Massy (91) Télétravail : 2 jours par semaine Démarrage : Début janvier 2026 Durée : 3 mois, renouvelable (jusqu’à 15 renouvellements possibles)