Conception et maintenance de socles et applications Data et IA

Principales activités et unités d'œuvre (UO)

• UOARCIA (architecture IA) : définition et validation d'architectures LLM/RAG, schémas détaillés, patterns, analyses d'impact et exigences de conformité, observabilité IA.
• UOINGIAN / UOINGIAC (ingénierie IA nominale / complexe) : intégration, déploiement et optimisation de pipelines IA/LLM, prompt engineering, RAG/context engineering, quantization, monitoring, tests de factualité et réduction d'hallucinations, sécurisation RGPD; UOINGIAC couvre périmètres évolutifs, volumes importants et intégrations multi‑SI avec expérimentation et optimisation avancée.
• UODSCSN / UODSCSC (data science nominale / complexe) : préparation de jeux de données, entraînement et fine‑tuning de modèles, évaluation métrique (dérive, biais), notebooks reproductibles, préparation à l'industrialisation.
• UOCESIA / UOCMOGIA (stratégie et gouvernance IA) : cadrage stratégique, feuille de route IA, registre des systèmes IA, processus de conformité AI Act/RGPD, comités IA, grilles d'analyse des risques et supports d'acculturation.
• UOIAPLAN / UOIAPLAC (plateau IA nominal / complexe) : composition annoncée (UOIAPLAN = 1x UOSCMA + 4x UOINGIAN ; UOIAPLAC = 1x UOSCMA + 5x UOINGIAN + 1x UOINGIAC). Estimation indicative : UOIAPLAN = 75 j/h, UOIAPLAC = 105 j/h.
• UOREV (transférabilité / réversibilité) : plan de transférabilité, documentation et assistance à la passation.

Livrables attendus (exemples)

• Dossiers d'architecture IA, schémas et standards, analyses d'impact réglementaire.
• Pipelines IA opérationnels, notebooks, modèles évalués, tableaux de bord de monitoring et documentation de qualification.
• Prototypes/POC et dossier d'industrialisation progressive.

Contraintes opérationnelles et qualités attendues

• Intégration des exigences de conformité RGPD et AI Act dans l'architecture, la gouvernance et l'industrialisation.
• Production d'artefacts reproductibles et observables (notebooks, métriques de dérive et biais, dashboards de monitoring).
• Fourniture de compétences en MLOps/LLMOps et capacité d'adaptation pour projets expérimentaux et complexes.