Mission Consultant(e) Expert(e) Gouvernance de l'Intelligence Artificielle Freelance
? Démarrage : ASAP
? Durée : 1 an renouvelable
? Lieu : Paris
? Expérience : 10 ans et +
? Télétravail : 2 jours de TT par semaine
? Secteur : Culture / Média
? TJM : Selon profil
? Contexte de la mission
Le prestataire accompagnera la DSI dans la définition, le déploiement et l'animation du cadre de gouvernance de l'intelligence artificielle pour l'ensemble de l'organisation Intervention en tant qu'expert de référence pour concilier création de valeur, innovation, maîtrise des risques, conformité réglementaire, cybersécurité, protection des données, responsabilité environnementale et respect des droits des utilisateurs/clients.
Environnement où les usages progressent rapidement : assistants sécurisés de productivité, agents fondés sur les connaissances internes, IA générative appliquée au développement logiciel, extraction et structuration de données, automatisation de processus.
Plusieurs dispositifs déjà engagés par le client : outils d'IA sécurisés, programmes d'acculturation et de formation, cadre d'usage interne, expérimentation puis industrialisation d'agents, travaux sur l'IA appliquée à l'ingénierie logicielle et gouvernance des données
Interlocuteur principal : le DSI ; interlocuteurs associés : directions métiers, Direction de la Stratégie digitale & Gouvernance, Innovation, RSSI, DPO, Direction Juridique, RH, Achats, équipes produits.
?? Environnement / périmètre
Cadre réglementaire : AI Act, RGPD, cybersécurité, droit du travail, propriété intellectuelle Environnements IA type Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Claude ou OpenAI Systèmes concernés : LLM, RAG, agents IA, machine learning Méthodologies : Agile, SAFe (atout).
?? Missions principales
Réaliser un diagnostic de l'existant, identifier les écarts prioritaires et proposer une feuille de route,
Proposer la doctrine, les principes d'IA responsable, les rôles, les instances et les circuits de décision.
Construire et maintenir la cartographie des systèmes, agents, modèles, fournisseurs, données et cas d'usage IA Définir les indicateurs de valeur, d'adoption, de coût, de risque et de conformité. Décliner les exigences AI Act / RGPD / cybersécurité / propriété intellectuelle en contrôles opérationnels.
Organiser la classification des cas d'usage par niveau de risque et coordonner les évaluations d'impact. Mettre en place un guichet d'entrée commun pour qualifier, prioriser et orienter les initiatives IA. Définir des critères de GO/NO GO pour l'expérimentation et l'industrialisation.
Accompagner les équipes produits et métiers dans la conception, l'évaluation et le déploiement de solutions et d'agents IA.
Organiser le suivi en production (qualité, dérive des modèles, incidents, coûts, performances) Contribuer aux choix de plateformes, modèles et architectures avec les équipes Architecture, Data, Infrastructure et Sécurité
Participer à l'évaluation des fournisseurs (contrat, usage des données, réversibilité, souveraineté) Mettre en place une démarche FinOps IA et suivre les coûts de licences, de développement et d'exploitation Concevoir avec les RH un programme de culture et de compétences IA
Animer une communauté de référents et de praticiens IA
Profil candidat:
? Profil recherché
Formation Bac+5 ou expérience professionnelle équivalente en IA, data, systèmes d'information, droit du numérique ou gestion des risques
Expérience confirmée en gouvernance du numérique, de la data, de l'IA ou des risques technologiques
Pratique concrète de projets d'IA générative ou de machine learning
Expérience de conception ou déploiement d'un cadre de gouvernance, d'un registre de systèmes IA, d'un processus d'évaluation des risques ou d'un centre d'excellence
Capacité à accompagner le passage de l'expérimentation à l'industrialisation et à mesurer valeur, coûts, adoption et risques
Expérience de travail avec des équipes pluridisciplinaires (métiers, IT, data, sécurité, juridique, DPO, RH, achats, fournisseurs) Maîtrise des principes des LLM, RAG, agents, machine learning et de leur cycle de vie
Compréhension des architectures cloud et data, API, sécurité des modèles, qualité des données, observabilité Connaissance de l'AI Act, du RGPD et des grands référentiels d'IA responsable, avec capacité à les traduire en exigences opérationnelles
Connaissance des environnements IA type Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Claude ou OpenAI
Bon relationnel, leadership sans lien hiérarchique, capacité à fédérer et à préparer des arbitrages pour la direction
Communication claire et pédagogique, y compris auprès de publics non techniques
? Compétences supplémentaires appréciées
Expérience des approches Agile et SAFe
Sensibilité aux enjeux de responsabilité environnementale de l'IA