IA Delivery Lead H/F

Et si vous étiez notre futur(e) Consultant(e) ? Nous vous attendons chez ESENCA !

Contexte de la mission :

• Département : Digital, Data & IA

• Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site)

• Supérieur hiérarchique : Head of IA

Position dans l’organisation

Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle.

Encadrement

Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire :

• Product Owner Copilots & Agents IA

• Business Analyst / AMOA IA

• Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel)

Interactions internes

• Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels)

• Équipes IT / DSI

• Directions métiers

• Équipes Digital / Data / IA

Interactions externes

• Partenaires technologiques et plateformes cloud

• Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.)

• Cabinets de conseil spécialisés

Mission

Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur.

Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable.

Responsabilités principales1. Cadrage et qualification

• Animer les ateliers de cadrage avec les métiers

• Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery

• Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques)

• Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité

2. Pilotage du delivery

• Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité)

• Coordonner les parties prenantes internes et externes

• Gérer les risques, dépendances et arbitrages

• Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions)

3. Recette et validation

• Préparer et animer les comités de validation

• Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle

• Coordonner les validations finales (go / no-go)

4. Déploiement et adoption

• Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle)

• Accompagner l’adoption (formation, communication, support)

• Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction)

• Organiser les boucles de feedback

5. Mesure de la valeur

• Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques)

• Piloter l’amélioration continue des solutions

6. Qualité et fiabilité

• Définir les standards de qualité des solutions IA

• Mettre en place des contrôles fonctionnels

• Suivre et corriger les écarts

7. Industrialisation

• Capitaliser sur les retours d’expérience

• Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG)

• Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Profil recherché :
Compétences techniques

• Bonne compréhension des solutions de GenAI (copilots, agents, RAG)

• Connaissance des limites des modèles (hallucinations, biais, etc.)

• Notions de MLOps (niveau usage et delivery)

• Compréhension des enjeux data (qualité, structuration, référentiels)

Compétences transverses

• Formation Bac+5 (ingénieur, data, digital, SI ou équivalent)

• Solide expérience en product management (roadmap, backlog, MVP)

• Maîtrise des méthodes Agile (Scrum, Kanban)

• Compétences en AMOA (recueil de besoins, ateliers, spécifications)

• Capacité à travailler en environnement transverse (métier, IT, data)

• Culture data, IA et processus métiers

Langues

• Français : courant

• Anglais : intermédiaire (B1/B2)

Livrables attendus

• Dossier de cadrage (valeur, périmètre, KPI, risques)

• Roadmap et backlog priorisé

• Spécifications fonctionnelles

• Plan de recette et procès-verbal de validation

• Plan de déploiement et d’adoption

• Retours d’expérience et templates de delivery

Indicateurs de performance

• Respect des jalons de delivery

• Taux de rework après validation

• Taux de succès en recette (UAT)

• Niveau d’adoption (utilisateurs actifs, fréquence)

• Satisfaction utilisateurs (CSAT / NPS interne)

• Valeur générée par cas d’usage

• Nombre d’incidents post déploiement et délai de correction

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