Product Owner IA Générative

URSSAF CAISSE NATIONALEEnvie de devenir acteur de la transformation digitale ? Si innover, collaborer et anticiper les défis numériques vous motivent, alors votre avenir est ici. Vous excellez à comprendre les enjeux, conseiller avec pertinence et accompagner le changement ? Rejoignez les équipes de la Direction de l'innovation et du digital (DID)

L'Urssaf joue un rôle majeur dans le bon fonctionnement de notre système de protection sociale. Chaque jour, elle pilote la collecte, puis la redistribution des cotisations et contributions pour assurer le financement des prestations de santé, retraite, famille, chômage dont bénéficient des millions de Français.LA DID pilote la transformation digitale de l'Urssaf, en accompagnant la stratégie digitale, et anticipe l'impact de l'évolution numérique sur les activités et l'organisation. Elle impulse et appuie les projets digitaux portés par les directions de l'Urssaf Caisse nationale : veille sur le secteur, qualité des relations avec l'écosystème innovation, etc. Enfin, elle promeut et valorise les démarches d'innovation au sein de l'Urssaf Caisse nationale et du réseau des Urssaf, tout en mettant à disposition les outils pour accompagner les parties prenantes. Description du poste

Le/la Product Owner Recruté(e) Aura Pour Mission De Piloter, En Lien Avec Les Équipes Data Et Les Directions Métiers Concernées, Le Cycle De Vie De Produits IA Expérimentaux, Du Cadrage Initial Jusqu'à Leur Mise En Œuvre En Conditions Réelles. Ses Missions S'articuleront Autour Des Axes Suivants

Cadrage et détection des opportunités

Identifier et qualifier, en lien avec les directions métiers, les cas d'usage à fort potentiel de valeur pouvant bénéficier de solutions d'IA générative.

Réaliser les études d'opportunité et de faisabilité, en s'appuyant sur les compétences data de l'équipe.

Formaliser les besoins métiers sous forme d'expression de besoin produit (user stories, parcours utilisateurs, critères d'acceptation).

Construction et pilotage produit

Définir et prioriser la roadmap produit des solutions IA expérimentales, en cohérence avec les capacités du socle technique (plateforme IA interne) et les priorités stratégiques de la direction.

Piloter la construction des produits en mode itératif, en coordination avec les data scientists de l'équipe et les équipes techniques de la DSI/DAAIS.

Assurer l'interface entre les besoins métiers, les contraintes techniques et les exigences réglementaires (RGPD, AI Act) tout au long du cycle de développement.

Expérimentation et évaluation de la valeur

Organiser et suivre les phases d'expérimentation en conditions réelles auprès des utilisateurs pilotes.

Définir et mesurer les indicateurs de valeur et d'usage permettant de documenter les bénéfices opérationnels des solutions déployées.

Préparer et sécuriser le relai aux directions métiers une fois la valeur du produit démontrée, en capitalisant sur les enseignements de la phase d'expérimentation.

Contribution à l'écosystème IA de l'Urssaf

Contribuer à la diffusion d'une culture produit et IA au sein de la DID et auprès des directions métiers.

Participer aux communautés et instances de gouvernance IA existantes (IA Champions, CNIA, CODIR IA) pour partager les retours d'expérience et assurer la cohérence des initiatives.

Capitaliser sur les productions existantes (mon'IA, Polaris, Pépites) pour identifier les synergies et mutualiser les bonnes pratiques produit.

Profil recherchéVos compétences

Expérience

Expérience confirmée (3 à 7 ans selon séniorité visée) en tant que Product Owner ou Product Manager, idéalement sur des produits data/IA ou dans un environnement digital exigeant.

Une expérience préalable dans un contexte d'innovation ou de « proof of concept »/produits expérimentaux serait un atout, compte tenu de la nature exploratoire des missions.

Compétences techniques

Bonne compréhension des enjeux et des principes de fonctionnement de l'IA générative (LLM, RAG, agents), sans nécessiter une expertise technique de développement.

Maîtrise des méthodologies agiles (Scrum, Kanban) et des outils de gestion produit associés.

Connaissance des enjeux réglementaires liés à l'IA (RGPD, AI Act) appréciée, ou forte capacité à monter en compétence rapidement sur ces sujets.

Capacité à dialoguer avec des profils techniques (data scientists, développeurs, DSI) comme avec des interlocuteurs métiers non-experts.

Compétences comportementales

Forte capacité d'écoute et de synthèse pour traduire des besoins métiers parfois flous en produits concrets et priorisés.

Autonomie et proactivité, indispensables dans un contexte où les sujets ne sont pas nécessairement fléchés en amont.

Pédagogie et sens de la vulgarisation pour accompagner la montée en compétence des directions métiers sur l'IA.

Esprit d'équi