Informations généralesDépartement : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l?organisationLe/la IA Ready Lead pilote la préparation et la structuration des données et connaissances nécessaires aux systèmes d?intelligence artificielle. Il/elle encadre une équipe dédiée à la mise en qualité des contenus et à leur exploitation optimale pour les solutions IA (copilots, agents, RAG). EncadrementManagement d?une équipe spécialisée pouvant inclure : Knowledge Manager IA Ready Data / IA Ready Analyst Interactions internesÉquipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de la conformité et de l?adoption Interactions externesPartenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets spécialisés MissionLe/la IA Ready Lead est responsable de la préparation fonctionnelle, sémantique et organisationnelle des données utilisées par les solutions d?intelligence artificielle. Il/elle garantit la disponibilité, la qualité, la cohérence et la traçabilité des bases de connaissances, et définit les standards permettant d?optimiser la performance des systèmes IA. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie IA ReadyDéfinir la stratégie de préparation des données pour l?IA Identifier et cartographier les sources de connaissances Prioriser les sources en fonction des cas d?usage Définir l?architecture fonctionnelle des bases de connaissances 2. Standards de structuration et performance RAGDéfinir les standards de structuration des contenus (taxonomie, tagging, hiérarchie) Définir les règles de segmentation (chunking) adaptées aux usages IA Fixer les niveaux de granularité optimaux pour la recherche par similarité Définir les critères de qualité permettant d?améliorer la pertinence des réponses 3. Pilotage de la préparation des contenusQualifier les besoins de contenus avec les équipes IA Delivery Superviser la structuration, le nettoyage et l?enrichissement des données Définir les critères d?acceptation IA Ready (qualité, complétude, fraîcheur) Garantir la cohérence sémantique et métier des bases de connaissances 4. Coordination transverseCollaborer avec les équipes IT pour l?ingestion et la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l?alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour assurer l?adéquation avec les cas d?usage Organiser les boucles de feedback entre usage et amélioration des contenus 5. Gouvernance et documentationDéfinir les standards de documentation des bases de connaissances Mettre en place les règles de gouvernance (ownership, validation, versioning) Structurer les processus de mise à jour et de maintenance Garantir la traçabilité des sources et des transformations 6. Qualité et fiabilité des donnéesDéfinir les règles de qualité des données IA Mettre en place des contrôles et indicateurs de qualité Suivre les écarts et piloter les plans d?amélioration Garantir la fiabilité et la lisibilité des contenus 7. Industrialisation et réutilisationConcevoir des modèles de connaissances réutilisables Standardiser les pratiques IA Ready Capitaliser sur les retours d?expérience Diffuser les bonnes pratiques au sein de l?organisation 8. Contribution à la conformitéAssurer la traçabilité des sources utilisées Veiller au respect des règles de protection des données Contribuer aux exigences des équipes en charge de la conformité