Dans le cadre de l’accélération de ses usages en intelligence artificielle, un grand groupe structurant ses capacités data/IA recherche un IA Ready Lead pour piloter la préparation et la structuration des données nécessaires aux systèmes d’IA.
Ce rôle est central dans la chaîne de valeur IA : il garantit que les bases de connaissances exploitées par les copilots, agents IA et solutions RAG sont fiables, structurées, accessibles et adaptées aux usages. Vous intervenez à l’interface entre les équipes data, IT, métiers et IA, avec un fort enjeu de qualité, de standardisation et de passage à l’échelle.
Missions principales :
Stratégie IA Ready
Définir la stratégie de préparation des données IA
Identifier et prioriser les sources de connaissances
Concevoir l’architecture fonctionnelle des bases de connaissances (RAG, copilots, agents IA)
Définir les standards de structuration (classification, tagging, règles métier)
Structuration & performance des contenus
Définir les règles de segmentation (chunking) et d’organisation des contenus
Améliorer la pertinence des recherches (réduction du bruit, gestion des doublons, qualité des données)
Fixer les critères de qualité et de granularité des contenus
Préparation des bases de connaissances
Cadrer les besoins métiers par cas d’usage
Piloter la structuration, le nettoyage et l’enrichissement des contenus
Définir les critères d’acceptation IA Ready (qualité, fraîcheur, cohérence, traçabilité)
Coordination transverse
Collaborer avec les équipes data, IT et IA pour l’ingestion, l’indexation et l’exploitation des données
Produire les spécifications fonctionnelles liées aux bases de connaissances
Assurer l’alignement avec les référentiels de données et les règles de gouvernance
Organiser les boucles de retour entre usage et amélioration continue
Gouvernance & documentation
Définir les standards de documentation des bases IA
Mettre en place les règles de gouvernance (ownership, validation, versioning)
Structurer les գործընթաց de mise à jour et de contrôle qualité
Qualité & industrialisation
Définir les règles de qualité des données IA
Mettre en place des contrôles et suivre les écarts
Créer des modèles réutilisables et formaliser les bonnes pratiques
Conformité & traçabilité
Assurer la traçabilité des sources
Garantir le respect des contraintes réglementaires (notamment RGPD)
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