Consultant Expert Intelligence Artificielle - IT

Contexte

Dans le cadre de l’évolution du positionnement du LACE, nous recherchons une compétence experte en Intelligence Artificielle, disposant d’une expérience concrète dans la mise en œuvre et l’intégration de l’IA dans un environnement IT.

Le LACE pourra notamment être amené à :

• qualifier les opportunités liées à l’IA ;
• intégrer les pratiques IA dans un cadre commun ;
• accompagner leur déploiement au sein de l’organisation ;
• mesurer les impacts et les gains associés aux usages de l’IA ;
• contribuer à l’évolution des modes de fonctionnement, des rôles et des pratiques.

Le principe directeur envisagé est le suivant :

« L’entreprise expérimente, le LACE aide à qualifier, standardiser et déployer. »

L’objectif est donc de disposer d’un expert opérationnel et stratégique, capable de comprendre les enjeux IA, mais surtout de les traduire concrètement dans les pratiques, les processus et les organisations IT.

Missions

• Accompagner le LACE dans l’identification, la qualification, l’expérimentation, la structuration et le déploiement de pratiques liées à l’IA.

• Intervenir prioritairement sur les rôles et activités de la DSI, avec une possibilité d’extension aux directions métiers.

• Couvrir tout ou partie des axes suivants selon les priorités et compétences :

  1. Acculturation et nouveaux usages IA

     • Accompagnement des équipes et managers dans l’adoption de l’IA générative et agentique.
     • Identification des cas d’usage et évolution des modes de travail.
     • Évaluation de la maturité IA et conception de parcours d’acculturation.

  2. IA dans le développement

     • Accompagnement du vibe coding et de l’intégration de l’IA dans le développement.
     • Mise en place de pratiques garantissant qualité, sécurité, maintenabilité et traçabilité.
     • Structuration des approches SDD et intégration de l’IA dans les pratiques DevSecOps.

  3. Rôles et organisations augmentés par l’IA

     • Analyse de l’évolution des rôles IT et métiers sous l’effet de l’IA.
     • Identification des activités assistées, automatisables et restant sous responsabilité humaine.
     • Réflexion sur les nouveaux rôles, compétences et organisations à mettre en place.

  4. Gouvernance et cadre d’implémentation

     • Définition des règles d’usage, de sécurité, de qualité et de responsabilité.
     • Accompagnement du passage de l’expérimentation à l’industrialisation.
     • Mise en place de critères de qualification, priorisation et arbitrage des initiatives IA.

  5. Intégration de l’IA dans le cycle produit

     • Intégration de l’IA dans les phases de discovery, conception, développement, tests, déploiement et MCO.
     • Identification des opportunités d’automatisation et d’amélioration des flux.
     • Accompagnement des équipes dans l’adoption de nouvelles pratiques.

  6. Qualité, mesure des impacts et conduite du changement

     • Mise en place de dispositifs d’évaluation et de supervision des productions IA.
     • Mesure des gains : qualité, délais, productivité, adoption et valeur métier.
     • Accompagnement des équipes et managers dans la transformation des compétences et des pratiques.

Compétences attendues

• Expertise opérationnelle et démontrée de l’IA dans un contexte IT.
• Expérience significative dans l’implémentation de solutions ou pratiques IA en environnement IT.
• Bonne compréhension de l’IA générative et/ou agentique.
• Capacité à transformer une expérimentation en pratique industrialisable.
• Expérience de transformation des organisations ou des modes de travail.
• Capacité à intervenir auprès de profils techniques, métiers et managériaux.
• Approche pragmatique orientée valeur et résultats.
• Capacité à produire des livrables structurants et directement exploitables.
• Bonne compréhension des enjeux de sécurité, qualité, gouvernance et responsabilité liés à l’IA.
• Expérience dans des environnements complexes, notamment au sein de grandes organisations ou de DSI, appréciée.

Compétences clés

• Transformation IA : Expert
• Expertise IA : Expert

1. Expertise opérationnelle et démontrée de l’IA dans un contexte IT
2. Expérience significative dans l’implémentation de solutions ou pratiques IA en environnement IT
3. Bonne compréhension de l’IA générative et/ou agentique
4. Capacité à transformer une expérimentation en pratique industrialisable
5. Expérience de transformation des organisations ou des modes de travail
6. Capacité à intervenir auprès de profils techniques, métiers et managériaux
7. Approche pragmatique orientée valeur et résultats
8. Capacité à produire des livrables structurants et directement exploitables
9. Bonne compréhension des enjeux de sécurité, qualité, gouvernance et responsabilité liés à l’IA
10. Expérience dans des environnements complexes, notamment au sein de grandes organisations ou de DSI (appréciée)
11. Compétences indispensables : expertise IA, expérience concrète d’implémentation de l’IA en contexte IT, capacité de cadrage et de structuration, capacité à accompagner le changement, capacité à travailler avec des équipes IT et métiers, capacité à passer de la stratégie à l’opérationnel