Responsabilités clés1. MigrationRéaliser l?inventaire des flux, usages BI et pipelines existants. Définir le séquencement et les jalons de bascule par périmètre métier. Identifier les dépendances critiques, organiser les périodes de double-run. Piloter la mise en conformité et les tests de non-régression. 2. GouvernanceMettre en place un cadre fédéré : rôles (owner, steward, plateforme), responsabilités, comités. Définir et documenter les règles : qualité, accès, certification (gold), catalogage, contrats de données. Assurer la traçabilité, l?auditabilité et la conformité réglementaire (RGPD, normes internes). 3. MLOps / DataOps & IAStandardiser les chaînes de traitement : pipelines déclaratifs, tests de qualité intégrés, observabilité. Définir les processus de mise en production et de suivi des modèles IA : drift, coût, performance, explicabilité. Mettre en place la séparation claire entre environnements (sandbox vs production). Garantir la fiabilité des services data et IA en production. 4. Politique budgétaire / FinOpsÉlaborer et piloter le budget cible (licences, run, évolutions). Définir des KPI financiers : coût par usage, ?/TB traité, coût par modèle IA, variance vs budget. Mettre en place le showback/chargeback par domaine ou produit. Industrialiser le suivi FinOps via tableaux de bord et alertes.