Transversal Assets AI Project Management - Freelance

Les missions missions principales :

A. Pilotage du portefeuille de cas d’usage IA :

- Recueil et qualification des demandes.

- Suivi de l’avancement, des dépendances, des risques et de la valeur créée.

- Mise en place et suivi des indicateurs (valeur, maturité, coûts, risques).

B. Coordination & communication transverse :

- Suivi du lien entre le LAB AI et les SPOC IT et Non IT.

- Vulgarisation des concepts IA auprès de publics non techniques.

C. Animation & facilitation :

- Conception et animation des ateliers

- Co-design, co-construction, industrialisation

- Priorisation

- Retours d’expérience / capitalisation

- Alignement des parties prenantes et facilitation de l’intelligence collective.

D. Interface avec experts IA, Data Engineers et architectes :

- Validation de la faisabilité technique d’un cas d’usage.

- Compréhension des contraintes data, des dépendances, des impacts architecture.

- Contribution aux comités et instances de gouvernance IA.

E. Structuration & capitalisation :

- Contribution à la création ou amélioration

- Des référentiels de cas d’usage,

- Des templates de cadrage,

- Du framework méthodologique IA,

- Des bonnes pratiques IA.

- Documentation des retours d’expérience (succès, échecs, apprentissages).

- Promotion et diffusion de la culture IA dans l’organisation.

Livrables attendus :

- Pilotage & gouvernance

- Catalogue / portefeuille structuré des cas d’usage IA

- Fiches de cadrage IA (templates + contenu)

- Tableau de bord IA (maturité, avancement, valeur, risques, coûts)

- Reporting régulier pour les instances de gouvernance IA

- Cadrage & coordination

- Documents de cadrage pour chaque cas d’usage :

- Description métier

- Objectifs & KPIs

- Faisabilité technique

- Dépendances

- Estimation coûts / valeur

- Risques IA / data

- Synthèses managériales / supports de décision

- Ateliers & facilitation :

- Kits d’atelier IA (idéation, priorisation, cadrage)

- Compte-rendus et conclusions des workshops

- Structuration & capitalisation :

- Référentiel des cas d’usage IA (mise à jour et standardisation)

- Recueil de bonnes pratiques / lessons learned

- Plan d’animation IA (formations, awareness, communication)

- Supports de vulgarisation IA destinés aux métiers

Il s’agit plus précisément d’aider la responsable du LAB AI à :

- l'orchestralisation des parties prenantes (métiers, Data Science, IT, architecture),

- la structure d'un portefeuille de cas d’usage IA,

- la sécurisation du cadrage et de la priorisation,

- la facilitation de l’adoption et la gouvernance IA