Alternance - Développement et expérimentation d'assistants IA (SI métier & DDSI)SNCF

Intégré(e) au sein de la Direction Industrielle, à la Direction des Systèmes d'Information Personnel Roulant (DDSI PF&PR), et plus particulièrement dans l'équipe SI GIP « Gestion, Industrialisation, Primes », l'alternant(e) sera rattaché(e) au Responsable du domaine SI GIP.

L'alternant(e) qui rejoindra l'équipe participera et contribuera à la mission suivante : développement, expérimentation et structuration des usages d'assistants IA au service des projets SI métier et de la DDSI.

Contexte

La Direction des Systèmes d'Information Personnel Roulant (DDSI PF&PR) s'inscrit dans la dynamique de transformation numérique du Groupe SNCF, avec un développement croissant des usages autour de l'intelligence artificielle générative.

Le Groupe SNCF met à disposition des plateformes et outils internes, tels qu'IA Studio et les solutions de type GPT Groupe, permettant de concevoir rapidement des assistants IA adaptés aux métiers, notamment via des approches RAG d'interrogation de bases documentaires.

Dans ce cadre, plusieurs besoins émergent : montée en compétence des équipes, identification de cas d'usage à forte valeur, réalisation de prototypes et expérimentations, ainsi que structuration des bonnes pratiques d'usage.

L'alternant(e) contribuera activement à cette dynamique en accompagnant les équipes DDSI, les projets SI et les acteurs métier dans une logique d'IA appliquée, concrète et orientée terrain.

Missions au quotidien

Nom de la mission : Développement et expérimentation d'assistants IA (SI métier & DDSI)

Axe 1 - Expérimentation et prototypage d'assistants IA

· Identifier, qualifier et formaliser des cas d'usage IA sur le périmètre DDSI PF&PR et les projets SI métier.

· Participer à la conception d'assistants IA via les outils internes, notamment IA Studio, en s'appuyant sur des approches RAG lorsque les cas d'usage le justifient.

· Construire des POC permettant de tester rapidement des solutions d'assistance métier et d'en mesurer l'intérêt opérationnel.

· Tester différents scénarios d'usage : assistant documentaire, aide à la décision, analyse de documentation, automatisation de tâches récurrentes ou support aux activités projet.

· Contribuer à des cas d'usage réalistes tels qu'un assistant d'analyse d'incidents et de REX, la génération de cas de tests à partir de documentation, un assistant documentaire GALACSI ou un assistant support astreinte.

Axe 2 - Accompagnement de la montée en compétence IA

· Participer à l'acculturation des équipes aux usages concrets de l'IA générative.

· Contribuer à la documentation des bonnes pratiques : prompting, structuration des sources, qualité des données, limites d'usage et points de vigilance.

· Aider les équipes à identifier les usages pertinents selon leurs besoins, leurs contraintes et la valeur attendue.

· Apporter un support aux utilisateurs sur les outils IA internes SNCF, notamment IA Studio et les solutions de type GPT Groupe.

· Contribuer à la diffusion d'une culture d'usage responsable, critique et maîtrisée de l'IA.

Axe 3 - Structuration et industrialisation des usages

· Contribuer à la structuration d'une démarche IA : recueil des cas d'usage, cadrage, priorisation, critères de succès, estimation des gains et retour sur investissement.

· Participer à l'évaluation des assistants : qualité des réponses, pertinence métier, robustesse, traçabilité des sources, risques d'erreur et adoption par les utilisateurs.

· Identifier les conditions d'industrialisation des solutions testées : gouvernance, données, sécurité, maintenance, support, documentation et conduite du changement.

· Proposer des axes d'amélioration des solutions existantes et des prototypes développés.

Axe 4 - Automatisation et gains de productivité

· Explorer les cas d'automatisation via IA sur des activités telles que les tests, l'analyse de données, la documentation, la synthèse et la recherche d'information.

· Participer à des expérimentations techniques autour d'agents, de workflows automatisés ou d'enchaînements de tâches assistées par IA.

· Evaluer les gains potentiels : temps économisé, qualité produite, robustesse, réduction des tâches répétitives et amélioration de l'expérience utilisateur.

· Formaliser les résultats des expérimentations afin d'éclairer les décisions de poursuite, d'abandon ou d'industrialisation.

Mission à moyen / long terme

Objectif de la mission

Contribuer à la stratégie IA du périmètre DDSI PF&PR en passant d'expérimentations ciblées à des usages structurés, évalués et potentiellement industrialisables.

Ce qui est attendu de l'alternant(e)

· Apporter un appui opérationnel à la conception et au test de prototypes d'assistants IA.

· Produire des livrables clairs : fiches cas d'usage, supports d'acculturation, guides de bonnes pratiques, grilles d'évaluation et bilans de POC.

· Être force de proposition sur les outils, les méthodes, les scénarios d'usage et les conditions de déploiement.

Ce que l'alternant(e) peut apporter

· Un regard neuf sur les usages de l'IA générative et leur application concrète aux métiers.

· Une capacité à faire le lien entre innovation, besoins terrain, contraintes SI et valeur opérationnelle.

· Une contribution directe à la transformation des pratiques métiers par l'IA.

Ce qui rend la mission attractive

· Sujet très actuel et stratégique autour de l'IA générative au sein d'un grand groupe industriel.

· Cas d'usage concrets, visibles et directement connectés aux besoins des métiers et des projets SI.

· Approche POC, innovation et terrain : l'alternance ne se limite pas à un sujet théorique IA.

· Accès à des outils internes SNCF tels qu'IA Studio et les solutions de type GPT Groupe.

· Dimension transverse : SI, métier, data, innovation, recette, support et conduite du changement.

· Possibilité de contribuer au déploiement pilote d'un ou plusieurs assistants à l'échelle d'une équipe.

7. Compétences

Compétences requises

· Bonne qualité rédactionnelle, d'analyse et de synthèse.

· Curiosité, esprit d'innovation, autonomie et capacité à apprendre rapidement.

· Aisance relationnelle et capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs métier.

· Esprit critique sur les réponses produites par l'IA : fiabilité, limites, biais, risques et qualité des sources.

· Compréhension générale des systèmes d'information, des API, des applications web et/ou de la manipulation de données.

· Intérêt marqué pour l'IA générative, les assistants conversationnels et les usages concrets de type RAG.

· Maîtrise des outils bureautiques et collaboratifs : PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams ; connaissance d'outils IA appréciée.

Compétences à développer

· Conception et prototypage d'assistants IA appliqués à des cas d'usage métier.

· Compréhension des principes IA générative, LLM, prompting, RAG et interrogation documentaire.

· Analyse des besoins métier et formalisation de cas d'usage priorisés.

· Evaluation de solutions IA : qualité des réponses, pertinence métier, robustesse, adoption et ROI.

· Structuration d'une démarche d'innovation : cadrage, POC, bilan, industrialisation et conduite du changement.

· Vision transverse d'un SI métier et contribution à la transformation numérique des pratiques.