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Crédit Agricole SA coordinates the group, safeguards its financial cohesion and manages its retail banking, specialist finance and investment banking activities.

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Description du poste

Le département Transformation, Data et IA de l’Inspection Générale du groupe Crédit Agricole porte la stratégie Data et IA de la Ligne Métier Audit Inspection, qui rassemble 1 400 collaborateurs en France et à l’international.

L'équipe

coordonne également un écosystème humain Data dynamique comprenant une communauté de plus de 200 praticiens Data et forme annuellement plus de 40 collaborateurs aux enjeux de la donnée, créant ainsi un environnement d'apprentissage et d'innovation continue. Vous explorerez des solutions capables de rechercher, croiser et restituer efficacement des informations issues de sources internes et externes.

Vous serez amené à : concevoir des systèmes de recherche et de génération augmentée, performants et économes en ressources étendre ces dispositifs à des contenus multimodaux, en privilégiant des architectures frugales évaluer l’intérêt du fine-tuning de grands modèles de langage pour répondre à des besoins d’audit spécifiques comparer différentes approches afin d’identifier les meilleurs compromis entre précision, performance et consommation de ressources Vous étudierez la manière dont des systèmes autonomes ou semi-autonomes peuvent accompagner les équipes dans la réalisation de leurs travaux.

Vos expérimentations couvriront notamment : la conception d’agents intelligents spécialisés dans l’automatisation de tâches d’audit l’exploration d’architectures multi-agents adaptées à des processus complexes le développement d’agents conversationnels maîtrisant les contextes et usages propres aux métiers de l’inspection l’évaluation de leur pertinence sur des cas d’usage concrets Vous participerez à l’identification des technologies susceptibles de faire évoluer durablement les méthodes d’audit.

Cette dimension prospective vous conduira à assurer une veille approfondie sur les avancées de l’IA générative explorer de nouvelles architectures de modèles compatibles avec les contraintes métier étudier des techniques d’optimisation et de compression analyser l’efficience de pipelines multimodaux traduire les avancées identifiées en expérimentations directement évaluables Votre rôle ne se limitera pas à l’étude théorique des technologies. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle d’expérimentation, depuis l’analyse initiale jusqu’à la confrontation des solutions aux usages réels.

Vous serez ainsi chargé de : conduire des études comparatives de performance sur des données internes et externes, avec la mise en place d’annotations lorsque cela est nécessaire sélectionner les approches les plus pertinentes au regard des résultats obtenus et des contraintes opérationnelles implémenter les solutions retenues en collaboration avec des Data Scientists seniors transformer les expérimentations en preuves de concept utilisables recueillir et analyser les retours des utilisateurs afin d’évaluer la valeur des solutions proposées capitaliser sur les enseignements issus des différents travaux

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