Piloter des solutions d'agent IA en s'aidant de l'IA générative et outils no code (make)

Objectifs

• Préparer et structurer les données (collecte, nettoyage, transformation) pour garantir leur qualité et leur exploitabilité dans les analyses et le reporting • Analyser et visualiser les données (EDA, tableaux de bord, data visualisation) afin de produire des insights et faciliter la prise de décision • Développer et évaluer des modèles prédictifs (machine learning) pour identifier des tendances, anticiper des comportements et orienter la stratégie • Définir et intégrer des cas d'usage IA (classique et générative) en lien avec les besoins métiers et les objectifs de la gouvernance • Concevoir, déployer et évaluer des solutions d'IA générative (foundation models, LLM) pour produire des applications métier performantes et adaptées • Concevoir et optimiser des interactions avec des modèles génératifs (prompt engineering avancé, structuration des requêtes, contextualisation) afin d'améliorer la qualité, la pertinence et la fiabilité des outputs • Mettre en œuvre des architectures de type RAG (Retrieval Augmented Generation) en connectant les modèles IA à des données métier (documents, CRM, bases internes) pour produire des réponses contextualisées et exploitables • Concevoir, développ