Expert IA / Transformation IA – LACE - Paris - Freelance

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.

Objectif de la prestation

La prestation consiste à accompagner le LACE dans l’identification, la qualification, l’expérimentation, la structuration et le déploiement de pratiques liées à l’IA.

Le périmètre concerne prioritairement les rôles et activités de la DSI, avec une possibilité d’extension aux directions métiers.

La mission pourra porter sur tout ou partie des axes suivants, en fonction des priorités identifiées et des compétences du consultant.

Périmètre d’intervention

La mission pourra couvrir tout ou partie des axes suivants, selon les priorités du LACE et l’expertise du consultant :

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.