Gouvernance & conformité IA
Mettre en place la politique d’usage de l’IA
Classifier les cas d’usage et leurs exigences de conformités
Mettre en place les standards de documentation & versioning, traçabilité des prompts/sources/décisions
HARA / AI Risk
Réaliser l’analyse de risques par cas d’usage
Classifier (non-risque/limité/haut risque)
Définir les contrôles (tests, supervision, documentation)
Décider des revues Juridique/DPO
Contrôles & tests IA (QA RIA)
Définir et piloter les tests non-fonctionnels (robustesse, biais, sécurité, hallucinations, dérive)
Fixer les critères go/no‑go IA
Documentation & audit
Piloter la documentation IA Act
Tenir le registre IA
Organiser l’audit indépendant et suivre les plans d’action
Supervision en run
Mettre en place les exigences de monitoring (incidents IA, journalisation)
Assurer des revues périodiques de performance/fiabilité
FinOps IA (contrôles)
Définir les règles de consommation (quotas, garde‑fous)
Suivre coûts/efficience, et recommander les optimisations
Gouverner les policies IA
Former aux principes d’IA responsable
Mettre en place la Charte et appliquer les bonnes pratiques
Principes Architecture RAG / LLM / Agents pour évaluer les risques
Principes MLOps & industrialisation IA & qualité des modèles
Gouvernance IA & gestion des risques IA, IA Act & RGPD
Méthodologies de test IA (robustesse, biais, sécurité)
Formation Bac +5 (ingénieur, data science, informatique, commerce)
Expérience confirmée en management d’équipes
Forte exposition aux environnements data / cloud / IA
Leadership d’une fonction de contrôle, comitologie, rédaction de policy
Orientation résultats et impact mesurable
Capacité à challenger DDI/DSI/métier et autres parties prenantes
Capacité à dialoguer avec COMEX / CODIR
Français : courant
Anglais : B1/B2 (environnement international)
AI Governance Framework
Politique d’usage IA formalisée
Charte Ethique IA
Livrable de conformité/risque IA
% des cas d’usage classifiés (HARA) et documentés (AI Act)
% des projets IA passant les gates de conformité (cadrage → go‑live)
Taux de non‑conformités détectées vs corrigées (D‑30 avant go‑live)
Taux d’hallucinations / erreurs critiques détectées en test vs en run
% des systèmes à risque audités et plans d’actions soldés
Délai moyen de traitement des incidents IA (détection → résolution)
Respect des quotas/FinOps IA (écart vs budget)
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