- Analyser les usages et les actifs Data & IA de l'organisation en identifiant les sources, les flux et les sensibilités de données afin de cartographier les risques (sécurité, biais, confidentialité) et de prioriser les chantiers de mise en conformité.
- Structurer l'organisation et les rôles de la gouvernance en définissant les responsabilités des Data Owners et Data Stewards (matrice RACI) afin d'assurer une coordination efficace entre les métiers et les équipes techniques dans la gestion du patrimoine de données.
- Etablir les standards de qualité et d'interopérabilité à travers la mise en place de contrats de données (Data Contracts) et d'un catalogue de services afin de garantir la fiabilité, la traçabilité et l'auditabilité des données alimentant les modèles d'IA.
- Concevoir la politique d'accès et de sécurisation des actifs en définissant des protocoles de gestion des identités et des droits (RBAC, ABAC) et des méthodes d'anonymisation afin de protéger les informations sensibles et de garantir la souveraineté des données conformément aux politiques de sécurité.
- Intégrer les exigences réglementaires et éthiques (RGPD, AI Act, éthique par conception) dans les cycles de développement afin de prévenir les risques juridiques, de garantir l'explicabilité des modèles et d'assurer une IA responsable.
- Concevoir des actions de sensibilisation à la gouvernance des données et de l'IA, en intégrant les exigences d'accessibilité et d'inclusion, afin de garantir une appropriation homogène des règles de gouvernance par les différentes parties prenantes de l'organisation.
- Évaluer l'efficacité du cadre de gouvernance par la mise en place d'indicateurs de performance (KPI) et de procédures d'audit régulières afin de piloter l'amélioration continue du dispositif et d'adapter la stratégie aux évolutions technologiques et réglementaires.
- Organiser une veille stratégique sur les ruptures technologiques et les évolutions réglementaires (AI Act, RGPD) afin d'anticiper les impacts sur le patrimoine Data & IA et de préconiser les adaptations d'architecture garantissant l'état de l'art.
- Établir les spécifications techniques de l'infrastructure (puissance CPU/GPU, stockage distribué, latence réseau) en fonction des besoins stratégiques afin de garantir l'adéquation aux cas d'usage IA de l'organisation.
- Concevoir le schéma d'architecture logique et physique de l'infrastructure (diagrammes, topologies de calcul et de stockage) afin de structurer un écosystème IA cohérent, évolutif et industrialisable.
- Arbitrer entre les modèles d'hébergement (Cloud, On-Premise, Hybride) et de services (Serverless, PaaS, IaaS) afin d'optimiser les coûts, la performance et la souveraineté des données.
-
Architecte en intelligence artificielle
Certifiante
Bac + 5 et plus