Référence CSP: 2025-1900149 Sous la responsabilité de la responsable du département et de son adjoint et piloté par le responsable/expert IA du département, le(la) chef(fe) de projet IA (CPIA) suivra un ensemble de projets qui lui seront attribués en assurant les activités suivantes : 1. Gestion et Pilotage de Projets IA dans l'Administration Gestion de plusieurs projets. Planification stratégique et mise en œuvre de projets IA dans des environnements contraints... 2. Pilotage et coordination des équipes en lien avec le responsable IA Coordination d'équipes pluridisciplinaires incluant des data scientists, ingénieurs IA, et experts métiers. Animation de réunions et ateliers pour favoriser l'innovation et l'émergence de solutions adaptées aux défis de l'administration... 3. Veille technologique et stratégique Suivi des évolutions technologiques en IA et évaluation de leur applicabilité aux enjeux du secteur public. Participation à des groupes de travail et collaborations avec des institutions académiques et industrielles... 4. Assistance au Responsable IA  Soutien au responsable IA dans la rédaction de rapports et de notes stratégiques sur l'état d'avancement des projets IA. Contribution aux décisions concernant les orientations technologiques et les choix d'outils IA... Ce poste exige un profil capable de comprendre les enjeux stratégiques de l'IA dans l'administration, tout en assurant une gestion efficace des ressources et des projets. Le(La) chef(fe) de projet IA joue un rôle clé dans la transformation numérique des services publics et dans l'intégration des technologies avancées au service de l'intérêt général. 1. Expertise en Intelligence Artificielle Le(La) CPIA doit posséder une expertise transversale couvrant l'ensemble des domaines de l'IA, avec une appétence particulière pour l'IA générative (GenIA). Son rôle inclut la conception, le déploiement et l'amélioration continue de solutions innovantes adaptées aux besoins du secteur public. Maîtrise du Machine Learning et du Deep Learning Maitrise en Intelligence Artificielle Générative (GenIA) Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) Vision par Ordinateur (Computer Vision) 2. Compétences techniques, méthodes et outils Programmation et Frameworks IA Structuration et Qualité des Données Méthodologies Agile Outils de gestion de projet 3. Compétences transversales