Un(e) alternant(e) en intelligence artificielle
Croissy-Beaubourg, 77183
Alternance
01/12/2026- 09/11/2027
Description
Depuis plus de 120 ans, Guilbert Express conçoit, fabrique et commercialise une gamme d’outils de chauffage, d’accessoires et de consommables destinés aux métiers de finition du secteur du bâtiment. Distribuées en France dans plus de 2500 points de vente, nos gammes de produits facilitent le quotidien de millions d’utilisateurs à travers le monde.
Missions
Objectifs
1. Améliorer la productivité globale en automatisant les tâches répétitives à faible valeur ajoutée.
2. Créer une base de connaissance interne, structurée et interrogeable, qui capitalise les savoirs de l'entreprise.
3. Donner un cadre clair à l'usage de l'IA : règles, bonnes pratiques et points de vigilance partagés avec l'ensemble des collaborateurs.
4. Sécuriser les données en déployant les solutions en local, sans exposition des informations de l'entreprise à des services tiers.
Missions et feuille de route
La feuille de route démarre par un état des lieux, se poursuit par un premier déploiement (semestre 1) et se conclut par un bilan (semestre 2).
Phase 0 – État des lieux de l'usage de l'IA
• Recenser les outils d'IA déjà utilisés (officiellement ou non) et les usages par service.
• Identifier les tâches répétitives les plus chronophages et les données concernées.
• Évaluer les risques de confidentialité et prioriser les cas d'usage.
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Semestre 1 – Premier déploiement
• Déployer un RAG hébergé en local.
• Constituer et structurer la base de connaissance : collecte, nettoyage et indexation des documents.
• Automatiser les premières tâches répétitives retenues lors de l'état des lieux.
• Rédiger la charte d'usage de l'IA et former les premiers utilisateurs.
• Suivre l'amélioration de la productivité globale.
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Semestre 2 – Bilan du premier déploiement
• Mesurer les gains obtenus (temps gagné, adoption, satisfaction) et les écarts par rapport aux objectifs.
• Recueillir les retours des utilisateurs et corriger les points de friction.
• Vérifier le respect du cadre de sécurité et d'usage.
• Proposer les évolutions et les prochains cas d'usage à déployer.
Profil
Formation : en cours de cycle Bac+4 à Bac+5 (école d'ingénieurs, master ou formation spécialisée en data, IA ou informatique), en alternance.
Compétences techniques
• Python et bonnes bases en traitement de données.
• Notions de LLM et de RAG (bases vectorielles, embeddings), ou forte envie de les maîtriser.
• Connaissance du déploiement de modèles en local (conteneurs, serveurs, outils open source).
• Sensibilité à la sécurité des données et au RGPD.
Savoir-être
• Capacité à écouter les métiers et à traduire leurs besoins en solutions concrètes.
• Pédagogie pour former et accompagner les collaborateurs.
• Rigueur, autonomie et esprit d'initiative.