***OBJET DE LA PRESTATION *** Dans le cadre de la VS3 et du programme IA@Scale, nous développons une Agent conversationnel basé sur une IA dans un environnement Google Cloud Platform (GCP). Cet agent doit permettre aux clients d?obtenir une réponse à leur question posée sur le site Internet. Nous avons déjà mis en place un POC. L?agent existe. L?attendu de la prestation est d?avoir un accompagnement pour transformer ce POC en outil industrialisable et présentable à des millions de clients avec un fort niveau d?accuracy. L?objectif court terme est de le déployer en 2025 en France pour ensuite le généraliser à l?ensemble des pays courant 2026. ***LIVRABLES *** Il s?agit d?un agent conversationnel prenant en entrée différentes sources d?information dont les sites Web et le configurateur de véhicule et permettant une interaction avec le client et ainsi répondre à ses questions. La source principale est le site internet. Principales features de l?agent : Nous attendons une assistance à l?industrialisation de notre POC avec : =>Sources -Industrialiser la mise à jour des sources d?information (process, fréquence, alerting ?) -Proposer un dashboard présentant le résultat de l?indexation de ces sources (en cible, il y aura un agent par pays) et des éventuelles anomalies. -Mettre en place le processus de mise à jour du bot et des sources =>Qualité -Permettre la mise en place et le maintien d?un fort niveau d?accuracy -Mise en place d?un système de contrôle automatique de la qualité en cas de mise à jour des sources -Mise en place d?un dashboard sur la mesure de la qualité =>LLM Framework -Mise en place d?un framework llm qui procure à la fois une grande précision dans les réponses, un faible taux d?hallucinations et un temps de réponse faible. Le framewok sera mis en production sur genAI =>Sécurisation -Mise en place de la sécurisation de l?agent pour tout type d?atteinte/usage frauduleux -Mise en place d?un système de rate limiting par projet et ip =>Environnement -Permettre un fonctionnement du BOT sur les environnements de développement/validation/production =>Spécifications -Spécification technico fonctionnelle complète et claire décrivant la solution mise en place Profil candidat: *** SAVOIR FAIRE REQUIS *** Expertise en intelligence artificielle, en analyse de données et en développement de solutions informatiques innovantes. ==> Obligatoire : -Connaissance en Google Cloud Platform (GCP) et VertexAI -Maitrise de Python -Maitrise dans la mise en production de system ML -Maitrise Gitlab CI CD ==> Optionnel : -Connaissance de Kube -Connaissance de Event driven arhcitecture -Connaissance de FastAPI -Connaissance de SQLAlchemy -Connaissance de Vertex Search -Connaissance de Rest API ==> Expérience des LLM et RAG : -Démonstration de projets antérieurs ou expérience pratique. -Création de corpus de données à destination d?une architecture RAG -Evaluation de la qualité de la qualité des documents en input du RAG -Maitrise de Prompt engineering -Evaluation de la performance end to end d?un RAG (qualité des réponses et temps d?inférence) et identification des actions à mettre en place pour améliorer cette performance.