Product Manager IA

Mise en production et assurance de l'observabilité d'un assistant IA destiné à un client, avec mise en place de Langfuse et d'une chaîne RAG couvrant l'identification des sources documentaires, leur intégration, la traçabilité des traitements et le suivi en production.

• Mise en place de l'observabilité de la solution IA avec Langfuse afin de centraliser et exploiter les traces d'exécution.
• Structuration du suivi de la performance et de la qualité : temps de réponse, erreurs, cohérence des réponses, traçabilité des sources et comportement des chaînes RAG.
• Analyse des traces et anomalies afin d'identifier les causes récurrentes, prioriser les corrections et améliorer la fiabilité du service.
• Pilotage de la chaîne RAG depuis l'identification des sources documentaires jusqu'à l'indexation, la recherche et la mise en production.
• Définition des règles de qualité et de traçabilité permettant de relier les réponses produites aux sources documentaires exploitées.
• Coordination des travaux entre besoins métier, Data/IA, développement et mise en production, avec suivi des actions d'amélioration.
• Mise en place d'une capacité de suivi opérationnel d'un assistant IA en production et amélioration de la visibilité sur son comportement.
• Renforcement de la traçabilité de bout en bout des traitements RAG et des sources utilisées.
• Mise en place d'une boucle d'analyse et d'amélioration continue basée sur les données d'observabilité.

Pilotage d'une ESN spécialisée dans la conception, l'industrialisation et la mise en production de produits Data, IA générative et automatisation, avec responsabilité de la qualité, du suivi opérationnel et de la valeur créée pour les métiers.

• Définition de la vision produit, qualification et priorisation des cas d'usage Data/IA selon la valeur métier et la faisabilité.
• Cadrage de solutions combinant ingestion multi-sources, OCR, LLM, RAG, métadonnées, indexation et API.
• Pilotage de la qualité des données et des réponses : pertinence, cohérence, complétude, traçabilité et amélioration par le feedback.
• Industrialisation de workflows d'extraction, classification, validation et mise à jour de données.
• Coordination des parties prenantes métiers, Data, IA, développement, architecture et prestataires.
• Mise en production et suivi de solutions exploitables par les métiers, avec prise en compte des contraintes de sécurité et de confidentialité.
• Mise en production d'assistants et de workflows IA à forte valeur métier.
• Réduction des traitements manuels et amélioration de l'accès à des informations dispersées.
• Conception d'une architecture réutilisable combinant LLM, RAG, OCR, API et automatisation.

Reprise et pilotage d'une équipe dédiée à la valorisation des données Open Data et DataViz en lien avec les Gestionnaires de Réseaux de Distribution, en structurant le backlog, sécurisant les livraisons et mettant en place des pratiques de gouvernance, contrôle qualité et automatisation.

• Pilotage d'un produit transverse de valorisation et de gouvernance des données Open Data et DataViz.
• Réalisation de la cartographie et de la qualification des sources, producteurs, règles de gestion, métadonnées et usages.
• Définition et suivi d'indicateurs de qualité : complétude, cohérence, fraîcheur et disponibilité.
• Automatisation des mises à jour de données et métadonnées, avec suivi des anomalies et plans de correction.
• Pilotage du backlog et assurance de la coordination entre équipes métiers, Data, IT et DSI.
• Documentation des datasets, règles de gestion, processus de production et conditions d'utilisation.
• Simplification et automatisation des processus de mise à jour.
• Mise en place du versioning des processus data via Git pour renforcer traçabilité, sécurisation et reproductibilité.
• Mutualisation et standardisation des traitements pour améliorer la fiabilité des données diffusées.

Au sein de la Fabrique Numérique, pilotage de produits et services de données de la conception au run, avec responsabilité de l'industrialisation des flux, de la qualité et de la production de données destinées à l'externe dans un environnement soumis à des exigences réglementaires.

• Pilotage de produits Data de la conception jusqu'à la mise en production, maintenance et run.
• Cadrage des besoins, modèles de données, règles de gestion, API et services Data.
• Structuration et alignement de référentiels multi-sources et mise en place de contrôles de cohérence inter-systèmes.
• Définition de dispositifs de contrôle qualité et de conformité des données exposées.
• Suivi des usages, de la performance des services, des anomalies et des actions d'amélioration continue.
• Pilotage du backlog, user stories, critères d'acceptation et coordination des équipes métiers / IT.
• Création et mise en production de plus de 9 services de données à forte valeur ajoutée.
• Respect des délais de livraison sur les projets pilotés et maintien de la conformité des données exposées.
• Garantie de zéro fuite de données à caractère personnel hors de l'entreprise sur le périmètre piloté.

Conception et développement d'un outil interne facilitant la définition et le calcul de chaînes de tolérance mécaniques.

• Développement d'une interface graphique directement exploitable sur plans.
• Automatisation de la génération des fichiers d'entrée pour Tolerance Manager.
• Fiabilisation du processus et réduction des erreurs de saisie.
• Génération d'un gain de productivité d'environ 30 %.

Développement de modèles de Machine Learning pour la prédiction de conformité de pièces mécaniques critiques.

• Structuration, nettoyage et préparation de données issues de capteurs industriels.
• Comparaison et optimisation de modèles prédictifs.
• Analyse de la performance afin de fiabiliser le contrôle qualité.

Développement et évaluation d'algorithmes de reconnaissance faciale appliqués à des séquences vidéo.

• Préparation de données vidéo, comparaison de méthodes et analyse de la performance.
• Développement et évaluation d'algorithmes de reconnaissance faciale.