Responsible AI 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 Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA.

Encadrement

Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure :

• Analyste Responsible AI & Traçabilité

• Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA)

• AI Policy Manager

Interactions internes

• Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels)

• Équipes IT / DSI

• Directions métiers

• Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique)

• Équipes Digital / Data / IA

Interactions externes

• Partenaires technologiques et plateformes cloud

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

• Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA)

Mission

Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle.

Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run.

Responsabilités principales1. Gouvernance et conformité IA

• Définir et déployer la politique d’usage de l’IA

• Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles)

• Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque

• Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning

2. Gestion des risques IA

• Conduire les analyses de risques par cas d’usage

• Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé)

• Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation)

• Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité)

3. Contrôles et tests IA

• Définir les stratégies de tests non fonctionnels :

  • robustesse

  • biais

  • sécurité

  • hallucinations

  • dérive des modèles

• Fixer les critères de validation (go / no-go)

• Superviser les campagnes de tests IA

4. Documentation et audit

• Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA

• Maintenir un registre des cas d’usage IA

• Organiser les audits internes et externes

• Suivre les plans de remédiation

5. Supervision en production

• Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives)

• Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA

• Mettre en place des revues périodiques

• Piloter la gestion des incidents IA

6. Pilotage des coûts (FinOps IA)

• Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous)

• Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA

• Recommander des optimisations

7. Diffusion des bonnes pratiques

• Déployer la charte éthique IA

• Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable

• Accompagner les équipes projets dans l’application des standards

• Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisatio

Profil recherché :
Compétences techniques

• Bonne compréhension des architectures IA (LLM, RAG, agents)

• Connaissance des principes MLOps et du cycle de vie des modèles

• Maîtrise des enjeux de gouvernance et de gestion des risques IA

• Connaissance des cadres réglementaires (ex : IA Act, RGPD)

• Méthodologies de tests IA (robustesse, biais, sécurité)

Compétences transverses

• Formation Bac+5 (ingénieur, data, IT, droit, business ou équivalent)

• Expérience confirmée en management d’équipe

• Expérience dans des environnements data / cloud / IA

• Capacité à structurer une fonction de gouvernance

• Leadership et capacité d’influence transverse

• Excellentes capacités de communication et de pédagogie

• Capacité à interagir avec des instances de direction (COMEX / CODIR)

• Esprit analytique et orientation impact

Langues

• Français : courant

• Anglais : intermédiaire (B1/B2)

Livrables attendus

• Framework de gouvernance IA

• Politique d’usage de l’IA

• Charte éthique IA

• Registre des systèmes IA

• Dossiers de conformité et d’analyse de risques

• Standards de documentation et de traçabilité

• Rapports d’audit et plans de remédiation

Indicateurs de performance

• Taux de cas d’usage classifiés et documentés

• Taux de conformité des projets IA (du cadrage au déploiement)

• Nombre de non-conformités détectées vs corrigées

• Qualité des tests (écart entre tests et incidents en production)

• Taux d’audit des systèmes à risque et clôture des actions

• Délai de traitement des incidents IA

• Respect des budgets et des règles de consommation IA

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