Head of AI

Gérer le recrutement d’un(e) Head of AI, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.
(Rattaché au Chief Data Officer ou Chief Data Scientist)

Le/la Head of AI est le responsable scientifique et technique spécialisé dans les technologies d’IA avancées (deep learning, NLP, vision artificielle, IA générative) pour l’analyse et le traitement de données structurées et non structurées, notamment images, textes, sons, corpus documentaires, vidéos et données multimodales. Son rôle principal est de piloter le développement et l’industrialisation des algorithmes d’IA les plus sophistiqués pour extraire des insights, automatiser des processus et créer de la valeur à partir de ces données complexes. Il supervise une équipe d’experts en IA, d’ingénieurs ML et de chercheurs en IA générative, tout en opérant en étroite collaboration agile (matricielle) avec les équipes produit qui ont l’autorité sur les backlogs des membres de son équipe.

Missions et Responsabilités

1. Définir la stratégie et la feuille de route en IA avancée

• Élaborer une vision spécialisée dans le traitement de données multimodales par l’IA.
• Prioriser les cas d’usage avancés (reconnaissance d’images, traitement de texte, analyse de sons, etc.).
• Définir les standards techniques pour les modèles traitant des données non structurées.
• Collaborer avec la direction pour aligner les initiatives sur les objectifs business.

2. Développer des solutions d’IA de pointe pour données complexes

• Superviser le développement de modèles spécialisés (vision artificielle, NLP avancé, traitement du signal, modèles multimodaux).
• Garantir l’excellence technique des solutions et leur industrialisation via MLOps.
• Collaborer avec les équipes produit pour intégrer les solutions dans les produits métiers.
• Intégrer des mécanismes d’évaluation continue des performances des modèles.

3. Collaborer en mode agile/matriciel avec les équipes produit

• Travailler en étroite collaboration avec les Product Owners qui ont l’autorité sur les backlogs des experts en IA.
• Fournir une expertise technique pour affiner les exigences produit.
• Participer aux cérémonies agiles pour aligner les développements algorithmiques.
• S’assurer que les contraintes techniques sont prises en compte dans la planification.

4. Garantir l’éthique et la conformité des solutions d’IA

• Définir des standards éthiques stricts pour les modèles d’IA avancés.
• Veiller au respect des réglementations (RGPD, lois sur l’IA).
• Évaluer et mitiger les risques spécifiques (biais, sécurité, explicabilité).
• Documenter les processus pour garantir traçabilité et conformité.

5. Manager et faire grandir l’équipe d’experts en IA

• Recruter des spécialistes en deep learning, NLP et vision artificielle.
• Structurer l’équipe par domaines d’expertise technique.
• Mentorer les membres sur les dernières avancées en IA.
• Promouvoir une culture d’innovation en IA avancée.

6. Innover et anticiper les évolutions en IA

• Veiller aux avancées en deep learning et GenAI.
• Piloter des PoC sur les dernières technologies (LLMs, diffusion models).
• Collaborer avec des partenaires académiques et industriels.
• Représenter l’entreprise lors d’événements spécialisés en IA.

Exemples de Réalisations Concrètes

• Développé un modèle de vision artificielle pour l’analyse d’images médicales, améliorant la détection de pathologies de 35%.
• Implémenté un système de NLP avancé pour l’extraction d’informations à partir de corpus documentaires, réduisant les temps de recherche de 60%.
• Créé une plateforme de traitement de sons pour l’analyse automatique d’enregistrements vocaux, améliorant la qualité des transcriptions de 40%.
• Optimisé un modèle multimodal combinant texte et images pour la recommandation de produits, augmentant les conversions de 25%.
• Déployé un système de génération de rapports à partir de données structurées et non structurées, réduisant les temps de production de 50%.