Responsible AI analyste informatique (IT) / Freelance

Informations générales

• Département : Digital, Data & IA
• Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site)
• Supérieur hiérarchique : Responsible AI Lead

Position dans l’organisation

Le/la Responsible AI Analyst contribue à la mise en œuvre opérationnelle du dispositif d’IA responsable.

Il/elle intervient sur l’analyse des risques, la conformité, les contrôles et la traçabilité des systèmes d’intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie.

Encadrement

• Aucun management direct

Interactions internes

• Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels)
• Équipes IT / DSI
• Directions métiers
• Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique)
• Équipes Digital / Data / IA

Interactions externes

• Partenaires technologiques et plateformes cloud
• Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.)
• Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA)

Mission

Le/la Responsible AI Analyst met en œuvre les exigences de gouvernance, de conformité et de gestion des risques des systèmes d’intelligence artificielle.

Il/elle s’assure que chaque cas d’usage respecte les cadres réglementaires et les standards internes, en produisant les analyses, contrôles et documentations nécessaires.

Responsabilités principales

1. Gouvernance et conformité IA

• Appliquer la politique d’usage de l’IA
• Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de risque
• Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning
• Assurer la traçabilité des éléments clés (prompts, sources, modèles, décisions)
• Préparer les éléments pour les revues conformité (juridique, DPO, sécurité)

2. Analyse des risques IA

• Réaliser les analyses de risques par cas d’usage
• Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, incohérences métier
• Classifier les systèmes selon leur criticité
• Formaliser les exigences de conformité associées

3. Contrôles et tests IA

• Exécuter les tests non fonctionnels :
  • robustesse
  • biais
  • sécurité
  • hallucinations
  • dérive
• Documenter les résultats et remonter les non-conformités
• Contribuer à la préparation des décisions de validation (go / no-go)

4. Documentation et audit

• Contribuer à la documentation réglementaire des systèmes IA
• Maintenir les preuves, logs et éléments de conformité
• Préparer les éléments nécessaires aux audits
• Assurer la cohérence et la complétude des dossiers

5. Supervision en production

• Suivre les incidents IA après déploiement
• Mettre à jour les indicateurs de conformité et de risque
• Contribuer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive)
• Participer à l’amélioration continue des dispositifs de contrôle

6. Traçabilité et registre IA

• Mettre à jour le registre des systèmes IA
• Maintenir la journalisation (logs, décisions, prompts)
• Garantir la conformité des mécanismes de traçabilité
• Contribuer à l’évolution des standards de traçabilité

7. Suivi de la consommation IA

• Suivre les usages et la consommation des ressources IA
• Identifier les usages non conformes ou excessifs
• Alerter en cas d’écart par rapport aux règles définies
• Contribuer au pilotage de l’efficience des usages IA

8. Application des politiques IA

• Appliquer les politiques et guidelines IA
• Contribuer à leur mise à jour
• Participer à la sensibilisation des équipes
• Promouvoir les bonnes pratiques d’IA responsable

Profil candidat

Compétences requises

Compétences techniques

• Compréhension des architectures IA (LLM, RAG, agents)
• Notions de MLOps (logs, monitoring, versioning)
• Connaissance des cadres réglementaires (ex : IA Act, RGPD)
• Méthodologies de tests IA (robustesse, biais, sécurité)
• Compréhension des enjeux de traçabilité et de gouvernance

Compétences transverses

• Formation Bac+5 (data, IT, ingénierie, droit ou équivalent)
• Rigueur et sens du détail
• Esprit analytique et méthodique
• Capacité à travailler en environnement transverse
• Capacité à challenger les parties prenantes (IT, métiers, produit)
• Excellentes capacités rédactionnelles
• Intérêt pour les enjeux d’éthique, de conformité et de risque

Langues

• Français : courant
• Anglais : intermédiaire (B1/B2)

Livrables attendus

• Analyses de risques IA
• Registre des systèmes IA
• Documentation de conformité (volet opérationnel)
• Rapports de tests et de contrôles IA
• Éléments de traçabilité (logs, preuves)
• Suivi des incidents IA

Indicateurs de performance

• Taux de cas d’usage avec analyse de risques réalisée
• Taux de dossiers de conformité complétés
• Nombre de non-conformités détectées et corrigées
• Qualité des tests (détection en amont vs incidents en production)
• Délai de traitement des incidents IA
• Niveau de complétude et fiabilité de la traçabilité