[Mission] Ingénieur IA déployé

Les ministères adoptent l’IA générative plus vite que la DINUM/ARIANE ne peut les accompagner un à un. Le Socle IA existe, ses briques sont mûres (Albert API, DocumentIA, vérification de pièces justificatives) ; il manque l’ingénieur qui les fait atterrir dans les applications métier, au plus près des équipes.

Le ou la prestataire intervient par missions courtes, d’un à trois mois, au sein d’une administration partenaire. Chaque mission vise une mise en production réelle et nourrit en retour la doctrine technique du Socle.

Objet et périmètre de la mission

Objet : déployer les briques du Socle interministériel d’IA générative dans les produits numériques des ministères, du cadrage technique jusqu’à la mise en production chez les utilisateurs finaux.

Livrables attendus par mission : solution intégrée et en production, documentation d’architecture, guide d’intégration réutilisable, rapport de fin de mission (indicateurs d’impact, recommandations pour le Socle).

Premières missions cibles (jusqu’à mi-2027)

- MonDALO (ministère chargé du logement) : vérification automatique des pièces justificatives des recours DALO, avec DocumentIA

- SGPE : traitement automatique des devis de pompes à chaleur, avec DocumentIA et Albert API

- Agora (DITP) : réponses automatiques aux questions des citoyens, avec Albert API et des modèles open source

1. Intégration du Socle dans les produits

• Cadrer l’intégration dans le SI existant : flux de données, authentification, contraintes d’hébergement

• Développer les connecteurs, API et services backend nécessaires (Python, FastAPI)

• Configurer et adapter les briques du Socle au cas d’usage : prompts, pipelines RAG, extraction documentaire

• Livrer en production avec les équipes ministérielles et DevOps

2. Immersion auprès des équipes métier

• Travailler sur site, aux côtés des développeurs, des agents et des responsables produit

• Traduire les besoins terrain en exigences techniques, et inversement

• Transmettre la maîtrise de la solution pour que l’équipe soit autonome à la fin de la mission

3. Qualité, sécurité et mesure

• Évaluer la performance des fonctionnalités IA sur des jeux de données réels

• Mettre en place le monitoring et les indicateurs d’impact de la mission

• Contribuer au respect des exigences de sécurité, de protection des données et d’homologation

4. Retour vers le Socle

• Documenter les architectures et produire des guides d’intégration réutilisables

• Remonter aux équipes du pôle Produits IA les manques et évolutions utiles au Socle

• Contribuer aux projets open source de la DINUM (OpenGateLLM, Albert API)

Modalités d’exécution

• Missions successives d’un à trois mois, chacune avec un sponsor et une équipe métier identifiés

• Présence régulière sur site dans les administrations accompagnées, principalement en Île-de-France

• Travail en lien étroit avec l’équipe pluridisciplinaire de la DINUM : développeurs, data scientists, DevOps, product managers, architectes de solution

• Point d’étape régulier avec l’interlocuteur DINUM et bilan de fin de mission

• Respect des règles de confidentialité et de sécurité des SI de l’administration accueillante

Profil et compétences attendus

Profil recherché : ingénieur(e) en informatique ou équivalent, au moins 4 ans d’expérience en développement logiciel, dont une part significative en intégration de solutions chez des clients ou en mission de conseil technique. Une première expérience de FDE ou de déploiement d’IA générative en production est un atout fort.

Savoirs

• Solide compréhension de l’IA générative : LLM, RAG, agents, extraction documentaire, évaluation

• Architectures logicielles, intégration de systèmes hétérogènes, API REST

• Bases de la sécurité applicative et de la protection des données personnelles (RGPD)

• Bonus : connaissance des SI publics, de l’homologation de sécurité et de l’écosystème beta.gouv

Savoir-faire

• Maîtrise de Python et du développement d’API (FastAPI, Django)

• Pratique des frameworks d’IA générative (pydanticAI, LangChain, MCP)

• Prototypage rapide puis industrialisation jusqu’à la production

• Docker, Git, CI/CD ; bonus : Kubernetes, vLLM

• Rédaction de documentation claire et de guides d’intégration

• Capacité à vulgariser des concepts techniques auprès d’agents et de décideurs

Savoir-être

• Aisance relationnelle : à l’écoute des équipes métier, crédible face aux équipes techniques

• Adaptabilité : chaque mission est un nouveau terrain, un nouveau SI, de nouveaux interlocuteurs

• Pragmatisme et orientation résultats : une solution utilisée vaut mieux qu’un prototype parfait

• Sens de la transmission, pour que l’équipe partenaire reste autonome

• Sens de l’intérêt général et engagement envers le service public



• Appel court avec la responsable de l’Accompagnement IA pour présenter la mission - 15 minutes

• Entretien technique - 1h

• Entretien « fit » - 45minutes