Dans un contexte d’accélération de l’adoption de l’IA générative au sein des équipes technologiques, la mission consiste à structurer une démarche robuste de mesure de la performance et du ROI.
L’objectif est clair : quantifier précisément les gains opérationnels liés à l’usage de l’IA afin d’orienter les décisions stratégiques d’investissement et de déploiement à l’échelle de la DSI.
🚀 Missions détaillées📊 Définition et pilotage des KPIs-
Identifier et formaliser des indicateurs de performance clés (KPIs) mesurant l’impact de l’IA générative sur :
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la productivité des équipes IT
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la qualité des livrables (code, documentation)
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la vélocité des cycles de développement
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Exemples d’analyses attendues :
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réduction des temps de développement
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amélioration de la qualité du code
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accélération des phases de test
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optimisation de la documentation
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Collecter et exploiter des données issues de multiples sources :
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plateformes d’IA générative
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outils de développement et delivery (CI/CD, gestion de code)
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outils de gestion de projet et documentation
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Réaliser des analyses croisées pour :
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identifier des corrélations
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établir des baselines de performance
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mesurer les écarts avant/après adoption
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Modéliser les coûts liés à l’usage des solutions d’IA :
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consommation (ex : tokens)
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licences et infrastructures
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Mettre en perspective ces coûts avec les gains mesurés
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Produire une vision claire et objectivée du ROI de l’IA générative
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Produire des livrables synthétiques, orientés décision
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Présenter les analyses au top management (DSI)
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Formuler des recommandations concrètes pour :
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optimiser les usages
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maximiser la performance opérationnelle
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orienter les investissements futurs
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Localisation : Paris
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Télétravail : 2 jours / semaine
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Durée : 12 mois
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Démarrage : 11 mai 2026
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Langue : Français courant
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Outils de développement & collaboration :
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Git, CI/CD
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Jira, Confluence
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Plateformes d’IA générative
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Outils de data visualisation (Power BI, Tableau – apprécié)
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Environnements data & analytics
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Consultant confirmé avec 5 ans d’expérience min
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Excellente maîtrise de l’analyse quantitative et manipulation de données
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Bonne compréhension des environnements de développement logiciel
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Connaissance des modèles économiques :
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FinOps / Cloud
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IA générative (coût au token, usage, scaling)
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Data visualisation appréciée
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Forte capacité de synthèse et de prise de hauteur
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Excellente communication (présentations COMEX / direction)
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Orientation résultats, performance et rentabilité
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Autonomie, rigueur, proactivité