Iliès Essafi

Cadrage & structuration du patrimoine documentaire • Cartographie des documents commerciaux, contractuels et réglementaires du groupe afin d’identifier les contenus critiques, les versions de référence et les principaux enjeux de mise à jour. • Recueil des besoins auprès des équipes Opérations, Marketing, Juridique, Conformité, Commerce et Tech pour structurer les parcours de production, de validation et de diffusion documentaire. • Formalisation des règles de gestion, des circuits de validation et des responsabilités associées afin de fiabiliser le cycle de vie des documents jusqu’au go-live. IA générative & automatisation documentaire • Cadrage de cas d’usage IA générative visant à accélérer les mises à jour documentaires, contrôler les mentions légales et détecter les incohérences entre versions. • Contribution au déploiement de générateurs de documents personnalisés s’appuyant sur des modèles, variables métier, bibliothèques de prompts et moteurs de templates. • Définition fonctionnelle d’agents IA capables d’assister les équipes dans l’analyse, la comparaison, la mise à jour et le contrôle de conformité des contenus documentaires. • Structuration des interactions entre agents IA, utilisateurs métiers et workflows de validation afin de garantir la traçabilité, la qualité et la conformité des livrables produits. Gouvernance, qualité & diffusion multicanale • Mise en place d’une logique de “source of truth” documentaire afin de garantir l’utilisation des versions validées sur l’ensemble des canaux de diffusion. • Supervision du versioning, de l’archivage et de la suppression des versions obsolètes pour réduire les risques d’erreur, de non-conformité et de diffusion de contenus périmés. • Définition et suivi de KPI de performance documentaire : time-to-update, taux d’erreurs, pourcentage de documents à jour, satisfaction interne et respect des SLA.

Vision produit & proposition de valeur • Identification des cas d’usage d’IA agentique par équipe métier afin d’évaluer les opportunités d’automatisation via Microsoft Copilot Studio. • Formalisation d’une proposition de valeur claire pour les différents profils utilisateurs (gain de temps, automatisation de tâches, aide à la décision, fiabilité de l’information). • Construction d’une roadmap produit structurée par incréments de valeur : MVP, enrichissements fonctionnels, phases d’industrialisation. • Transformation des besoins métiers en user stories détaillées et exploitables par les équipes techniques. Conception d’agents IA & intégration dans l’écosystème métier • Conception de plusieurs agents IA avec Copilot Studio pour répondre à des besoins métiers concrets : qualification de demandes, recherche d’information, traitement documentaire, génération de livrables et automatisation de tâches récurrentes. • Mise en place de scénarios permettant aux agents de traiter des documents ou pièces jointes, d’en extraire les informations clés et de les exploiter pour alimenter les bons processus métiers. • Définition de règles fonctionnelles de routage permettant d’orienter intelligemment les demandes selon leur nature, leur criticité, leur périmètre métier ou le niveau d’intervention humaine requis. Prompting, qualité des réponses & adoption métier • Travail approfondi sur les techniques de prompting pour améliorer la précision, la fiabilité et l’exploitabilité des réponses produites par les agents IA. • Structuration de prompts métiers intégrant le contexte, le rôle de l’agent, les sources à utiliser, les règles de décision, le format de sortie attendu et les critères de contrôle. • Organisation d’ateliers avec les équipes métiers pour tester les parcours, recueillir les feedbacks utilisateurs et ajuster les fonctionnalités selon les usages réels. • Mise en place d’une boucle d’amélioration continue fondée sur les tests utilisateurs, l’analyse des erreurs, les retours métiers et l’évolution progressive du périmètre fonctionnel.

Cadrage produit & valorisation de la donnée • Participation aux missions de cadrage data : diagnostics de maturité, analyse des usages data existants et identification des opportunités de création de valeur. • Définition de feuilles de route data et priorisation des cas d’usage, en lien avec les enjeux métiers et les contraintes techniques. Pilotage de plateforme Dataiku & gouvernance data • Accompagnement au déploiement et à l’adoption de la solution Dataiku, depuis le cadrage fonctionnel jusqu’à sa mise en production. • Animation d’ateliers métiers pour recueillir les besoins liés à l’utilisation de Dataiku et traduction en exigences fonctionnelles. • Définition de KPIs, mise en place de processus de contrôle et suivi de la qualité des données dans Dataiku (tests, détection d’anomalies, amélioration continue). Delivery & coordination projet • Pilotage opérationnel de projets data : suivi des activités, coordination des parties prenantes (métiers, Data Engineers, Data Scientists), respect des délais et des objectifs qualité. • Supervision de la mise en place et des tests de workflows Dataiku, en veillant à la cohérence des parcours utilisateurs avant mise en production et appui à la résolution des incidents et à la gestion des évolutions via des outils de pilotage (Jira). Support aux avant-ventes & appels d’offres • Contribution aux réponses aux appels d’offres en collaboration avec les équipes Business Development, Architectes et Bid Managers. • Rédaction de propositions commerciales et techniques sur les thématiques de gouvernance et de gestion des données.

Cadrage des besoins & définition de la roadmap • Cadrage des besoins exprimés par les filières métiers et formalisation des attentes fonctionnelles. • Définition de la roadmap métier, priorisation des chantiers et pilotage de sa réalisation. • Pilotage de projets de la phase de conception à la livraison, incluant l’optimisation continue du produit. Architecture data & intégration des flux • Cadrage des flux d’alimentation de données (contrats d’interface, mapping) en collaboration avec les gestionnaires applicatifs. • Coordination de l’intégration des données entre les applications métiers et la Data Platform. • Accompagnement de la mise en place des environnements Data Lake, Data Warehouse et Data Mart. Développement BI & coordination technique • Coordination de l’équipe technique dans le développement de solutions BI et la mise en œuvre des pipelines de données. • Suivi de la conception, des choix techniques et du respect des bonnes pratiques data. Qualité des données & fiabilisation des traitements • Évaluation de la qualité des données, identification des anomalies et analyse des causes dans toute la chaîne de valeur. • Définition des métriques de qualité, élaboration des procédures de détection et de correction des anomalies de manière pérenne. Documentation data & gouvernance • Définition et documentation des données dans une logique de data catalog (glossaire, métadonnées, règles de gestion). • Mise en place d’une démarche d’amélioration continue pour enrichir, structurer et partager la documentation.

Stage spécialisé dans le Machine Learning et la programmation au Service d'Intelligence Artificielle pour le Langage et la Vision. • Maitriser l’état de l’art et prendre part aux choix techniques et scientifiques de l’équipe sur les sujets de reconnaissance d'objets en 3D via l'apprentissage zero-shot (ZSL) et de reconstruction d'une représentation tridimensionnelle d'une scène à partir d'images bidimensionnelles. • Assurer l’implémentation logicielle et la validation des méthodes, dans un contexte de développement collaboratif. • Intégrer de nouvelles briques technologiques dans les prototypes et démonstrateurs opérationnels. • Implémentation d'un algorithme de classification et de reconnaissance d'images