Chief Technology Officer

Gérer le recrutement d’un(e) Chief Technology Officer implique de parfaitement connaître son rôle. Le descriptif ci-dessous reste générique et doit être adapté à votre contexte spécifique.

Le/la CTO est rattaché directement au CEO ou au Comité de Direction. Dans un contexte de transformation data et IA, il repense l’IT pour en faire un levier stratégique : concevoir une plateforme data/IA scalable sur le cloud public, moderniser les infrastructures, industrialiser les processus et fédérer les équipes techniques et métiers autour d’une vision unifiée. Son objectif : accélérer le déploiement de l’IA et de l’analytique avancée, tout en garantissant sécurité, performance et évolutivité des systèmes.

Missions et responsabilités

1. Concevoir et déployer une plateforme data/IA sur le cloud public

• Piloter la création d’une plateforme unifiée (AWS, Azure, GCP) pour centraliser, traiter et exploiter les données à grande échelle.

• Architecturer une solution cloud-native (data lake, data warehouse, ETL/ELT) adaptée à l’analytique avancée et à l’IA.

• Intégrer des outils d’orchestration (Airflow, Databricks) et de gouvernance (Collibra, Alation).

• Automatiser les flux de données pour gagner en rapidité et fiabilité.

2. Moderniser l’infrastructure IT pour la rendre compatible avec la data et l’IA

• Migrer les systèmes legacy vers le cloud (lift & shift, refactoring).

• Adopter des architectures microservices et serverless pour supporter les workloads IA et data-intensive.

• Optimiser les performances (latence, disponibilité) pour répondre aux exigences temps réel.

3. Industrialiser les processus data/IA pour accélérer l’innovation

• Mettre en place des pipelines automatisés (Kafka, Spark) pour alimenter IA et analytics.

• Déployer des environnements collaboratifs (Jupyter, MLflow) pour les équipes data science.

• Standardiser les déploiements (CI/CD pour modèles IA) afin de passer rapidement du prototype à la production.

4. Rendre l’organisation IT agile et orientée data/IA

• Diffuser les méthodes Agile et DevOps dans toute l’organisation.

• Former les équipes techniques aux compétences data/IA (cloud, Python, MLOps).

• Créer des centres d’excellence (Data Lab, IA Factory) pour partager expertise et bonnes pratiques.

5. Garantir la sécurité, la conformité et la gouvernance des données

• Déployer des mécanismes de sécurité (chiffrement, anonymisation, contrôle d’accès).

• Travailler avec le RSSI pour sécuriser cloud et modèles IA contre les cybermenaces.

• Mettre en place des frameworks de gouvernance (data mesh, data fabric).

6. Mesurer l’impact et piloter l’amélioration continue

• Définir des KPI techniques et business (temps de traitement, ROI projets IA, adoption outils).

• Recueillir le feedback des utilisateurs pour optimiser en continu plateformes et processus.

• Piloter les coûts (consommation cloud, licences) tout en garantissant performance et scalabilité.

Exemples de réalisations concrètes

• Construction d’une plateforme data/IA sur AWS, centralisant 10 To de données et permettant le déploiement de 5 modèles IA en production en 12 mois.

• Migration de 80 % des systèmes legacy vers le cloud, réduisant les coûts d’infrastructure de 25 % et améliorant la scalabilité.

• Automatisation des pipelines de données avec Apache Airflow, divisant par trois le temps de génération des rapports analytiques.

• Formation de 300 collaborateurs aux outils data/IA (Python, SQL, ML) et création d’un Data Lab.

• Déploiement d’un framework MLOps (MLflow, Kubernetes), réduisant de 50 % le temps de mise en production des modèles IA.

• Obtention de la certification ISO 27001 pour la plateforme data, garantissant la sécurité et la conformité.