Chef de Produit IA H/F - Direction du Numérique

La direction du numérique a pour missions :

1° De conseiller et d'appuyer la transformation numérique des ministères afin de développer la simplification, la performance et l'offre de nouveaux services au public

2° De développer, de déployer et de maintenir les produits numériques et projets de systèmes d'information relatifs aux politiques publiques conduites par les ministères et de valoriser le patrimoine de leurs données

3° De garantir la cohérence stratégique, applicative et technique des systèmes d'information des ministères et de rechercher toutes les mutualisations et optimisations pertinentes en leur sein ainsi qu'au niveau interministériel

4° De concevoir, de déployer et de mettre en oeuvre l'environnement de travail numérique des agents, afin de contribuer à leur efficacité et à leur mobilité, d'assurer le service de support utilisateur pour l'administration centrale et de le coordonner pour les services territoriaux

5° De concevoir et de piloter les services d'infrastructures des systèmes d'information, et de veiller à la confiance numérique et à la sécurité des systèmes et des données, en lien avec le haut fonctionnaire de défense et de sécurité

6° D'assurer, en lien avec les agences régionales de santé, la conception et le pilotage de leurs systèmes d'information mutualisés.

Au sein du département Data & IA de la sous-direction Confiance, Infrastructure et Données (CID), vous pilotez le développement et le déploiement de notre plateforme d'IA générative interne, conçue pour permettre aux agents d'exploiter des LLM open source sur leurs documents et données professionnelles, dans un cadre souverain et sécurisé.
Votre mission : cadrer, industrialiser et accompagner l'usage de l'IA générative au sein du ministère, en garantissant performance, conformité (RGPD, RGS, souveraineté) et adoption par les métiers.

Vos responsabilités principales en tant que pilote de la plateforme IA générative :
- Recueil et formalisation des besoins métiers (cas d'usage, priorités, contraintes techniques et juridiques).
- Feuille de route produit : arbitrage des fonctionnalités (fine-tuning, RAG, interfaces utilisateur) et gestion du budget.
- Rédaction des spécifications techniques (architecture, intégration avec les SI existants, modèles open source sélectionnés).
- Conduite des itérations (méthodologie Agile/DevOps) : revues de sprint, gestion du backlog, validation des livrables.
- Pilotage des prestataires (développeurs, experts IA, hébergeurs souverains) et respect des plannings/budgets.
- Veille au respect des normes (sécurité, souveraineté des données, RGPD, RGS) et des obligations juridiques (marchés publics, cadre DNUM).

Vos responsabilités en termes de gouvernance et d'accompagnement des usages d'IA éthiques :
- Travailler la qualité, la traçabilité et l'auditabilité des réponses générées par IA générative (limitation des hallucinations et sensibilisation des utilisateurs, biais, fuites de données).
- Former les utilisateurs (agents, référents métiers) et animer une communauté de référents IA générative dans les directions du ministère
- Collecter les retours terrain pour affiner les cas d'usage et les modèles (amélioration continue).
- Sensibiliser aux enjeux éthiques (transparence, responsabilité, usage responsable) et contribuer à la documentation technique/juridique.
- Participer à la communication interne (démonstrations, guides, bonnes pratiques).

Au moins 4 ans en gestion de projets numériques, avec une expérience concrète en IA générative (déploiement de LLM, projets de NLP, ou similaires).
L'expérience du secteur public, ou de contextes à fort enjeu de souveraineté, est un atout majeur.

Connaissances :

- IA générative : comprendre les enjeux des LLM (fine-tuning, RAG, évaluation), leurs limites et leurs risques (hallucinations, biais, souveraineté).
- Compréhension des enjeux de l'IA générative pour les agents (la connaissance du secteur public est un plus).
- Sécurité et conformité (RGPD, RGS, souveraineté des données, hébergement sécurisé)
- Compréhension des enjeux d'évaluation des modèles : benchmark, métriques de performance, gestion des risques (biais, sécurité).

Savoir-faire :
- Pilotage de produits IA : de la conception à l'industrialisation, suivant une approche agile
- Modélisation des besoins et priorisation des cas d'usage (ex : résumé de documents, génération de comptes-rendus, etc).

Savoir-être :
- Pédagogie : capacité à expliquer le fonctionnement de l'IA générative et de la plateforme à des non-experts et à fédérer autour du projet.
- Rigueur : autonomie, capacité à fouiller les sujets, capactité à alerter, orientation résultats