Informations généralesDépartement : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Ready Lead Position dans l?organisationLe/la IA Ready Analyst prépare et structure les contenus nécessaires au bon fonctionnement des solutions d?intelligence artificielle (copilots, agents, RAG). Il/elle intervient en amont du delivery pour garantir la qualité, la cohérence et l?exploitabilité des bases de connaissances. EncadrementAucun management direct Interactions internesÉquipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l?adoption et de la conformité Interactions externesPartenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés MissionLe/la IA Ready Analyst est responsable de la préparation fonctionnelle des connaissances et contenus utilisés par les solutions d?intelligence artificielle. Il/elle structure les bases de connaissances, garantit leur qualité sémantique, leur cohérence métier et leur traçabilité, et contribue à leur industrialisation pour permettre un usage fiable et performant de l?IA. Responsabilités principales1. Préparation des contenus IAIdentifier et exploiter les sources nécessaires aux cas d?usage IA Structurer, nettoyer et enrichir les bases de connaissances Définir la classification métier (taxonomie, tagging, hiérarchie) Préparer les contenus pour les usages RAG (segmentation, granularité adaptée) 2. Analyse fonctionnelleComprendre les processus métiers pour organiser les connaissances Définir les règles d?inclusion et d?exclusion des contenus Garantir la cohérence sémantique entre documents et référentiels Assurer l?alignement avec les besoins fonctionnels des cas d?usage 3. Coordination opérationnelleCollaborer avec les équipes IT pour la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l?alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour valider la complétude des contenus Contribuer aux spécifications fonctionnelles liées à l?indexation et à l?exploitation des données 4. Qualité des données et des contenusIdentifier les doublons, incohérences, obsolescences et manques Appliquer les règles de qualité définies Garantir la lisibilité, la fiabilité et la pertinence des connaissances Améliorer en continu la qualité des bases de connaissances 5. Documentation et gouvernanceMaintenir la documentation fonctionnelle des bases IA Appliquer les règles de gouvernance des connaissances Mettre en place et suivre les processus de mise à jour Assurer la pérennité et la maintenabilité des contenus 6. Contribution à la conformitéGarantir la traçabilité des sources utilisées Veiller à l?absence de données sensibles non nécessaires Contribuer aux exigences réglementaires (ex : RGPD, cadre IA) Fournir les éléments nécessaires aux équipes en charge de la conformité 7. Industrialisation et réutilisationAppliquer les standards IA Ready sur les nouveaux cas d?usage Maintenir des modèles de connaissances réutilisables Capitaliser sur les retours d?expérience Diffuser les bonnes pratiques de structuration des contenus