PRODUCT OWNER IA
Rôle et mission générale
Le PO IA est responsable de la vision, du cadrage, de la priorisation et de la valeur métier des projets IA.
Il se positionne comme interface stratégique entre les équipes Métiers, Data Science, Data Engineering, MLOps, Conformité, et l'AI Factory.
Il garantit que les projets IA :
répondent à une problématique métier réelle,
sont faisables techniquement,
sont déployables et maintenables,
respectent les règles de gouvernance IA et RGPD,
délivrent de la valeur mesurable.
Responsabilités clés
1. Cadrage & analyse métier
Formaliser les besoins métier et les convertir en problèmes IA.
Définir le scope, les objectifs, les KPIs métier, et la valeur attendue.
Animer les ateliers avec les utilisateurs, experts métier et équipes Data.
2. Gestion du backlog IA
Prioriser les user stories IA selon la valeur et la faisabilité.
Définir les acceptance criteria (y compris qualité data / performance).
Arbitrer les évolutions avec les métiers et la Data Science.
3. Pilotage du cycle de vie des modèles
Suivre l'avancement des travaux (data prep, modeling, évaluation, MLOps).
S'assurer du respect des pratiques de gouvernance IA (documentation, CT-AI, explicabilité).
Participer à la définition des conditions de mise en production.
4. Déploiement & adoption
Préparer le plan de déploiement (communication, formation, conduite du changement).
Contribuer à la rédaction des guides utilisateurs et processus d'escalade.
5. Suivi de performance & amélioration continue
Surveiller les KPIs métier / KPIs IA post-déploiement.
Déclencher les revues de performance et mises à jour.
Proposer des optimisations basées sur les retours utilisateur.
6. Gouvernance IA
Travailler avec DPO / Conformité sur les risques IA, RGPD, explicabilité.
Rédiger les notes de cadrage IA et participer aux comités IA.
Garantir la cohérence avec la gouvernance AI Factory.
Types de missions réalisées
Cadrage d'un assistant conversationnel GenAI
Pilotage d'un modèle prédictif (CLV, segmentation, scoring, forecast)
Mise en production d'un moteur RAG ou d'un agent multi-actions
Déploiement d'un modèle en boutique / call center / e-commerce
Évaluation de solutions IA externes (vendors / SaaS)
Animation d'un comité de gouvernance IA