Responsabilités principales1. CadrageAnimer des ateliers métiers (recueil des besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d?usage et définir les priorités Contribuer à la définition des KPI de succès 2. Gestion du backlog, MVP & priorisationConstruire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d?acceptation) Prioriser les évolutions en collaboration avec l?IA Delivery Lead et les sponsors métiers Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Design fonctionnel des copilots / agents IADéfinir les scénarios d?usage et règles métier Encadrer les limites fonctionnelles et les contenus attendus Contribuer aux comportements ?safe? (gestion des erreurs, incertitudes, hallucinations) 4. Coordination des prérequisExprimer les besoins en bases de connaissances (périmètre, exclusions, fréquence de mise à jour) avec IA Ready Préparer les éléments nécessaires à Responsible IA (usage, périmètre, traçabilité fonctionnelle) Clarifier les besoins fonctionnels avec la DSI et les partenaires techniques 5. Recette fonctionnelleDéfinir le plan de tests (cas nominaux, limites, erreurs, scénarios sensibles) Participer au go/no-go avec l?IA Delivery Lead Suivre les anomalies et leur résolution 6. Industrialisation et amélioration continueCapitaliser sur les retours d?expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Alimenter le backlog d?amélioration continue Compétences requisesCompétences techniquesConnaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : mécanismes, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau usage/consommation) Bonne compréhension fonctionnelle du RAG Notions de structuration des données pour l?IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversalesFormation Bac +5 (ingénieur, data science, produit digital ou SI) Expérience en product management (backlog, MVP, priorisation) Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Expérience en AMOA : Recueil du besoin Animation d?ateliers Rédaction de spécifications fonctionnelles Modélisation de parcours utilisateurs Capacité à travailler en transverse (métiers, DSI, data, IA) Culture IA, data et processus métiers Compétences en recette fonctionnelle (tests, critères d?acceptation, gestion des anomalies) Livrables attendusBacklog produit (user stories + critères d?acceptation) Spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs Plan de tests, PV de recette et suivi des anomalies Supports de démonstration et d?adoption (guides, FAQ) Retours d?expérience (REX) et backlog d?amélioration continue