Product Owner Senior - Assistant IA Conversationnel - Llm & Rag Banque Paris H/F Neonum

Le besoin

Mission longue - 12 mois

Paris (75)

Hybride - 2 jours de télétravail/semaine

Contexte et enjeux

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation digitale au sein d'un grand groupe bancaire français, nous recherchons un Product Owner Senior spécialisé dans les assistants conversationnels IA, les LLM et les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Le groupe développe un assistant bancaire intelligent destiné à simplifier l'expérience de ses clients et à les accompagner dans leurs opérations bancaires du quotidien : gestion du budget, paiements et utilisation des services digitaux.

Après un déploiement réussi en 2026 sur les applications mobiles et les sites web de plusieurs réseaux bancaires, l'objectif est d'enrichir et d'étendre les capacités de cet assistant en 2027.

La mission porte plus particulièrement sur la compétence « IA Support », dont l'objectif est d'accompagner les clients lorsqu'ils rencontrent des difficultés sur leurs espaces digitaux.

Cette fonctionnalité repose sur une architecture RAG avancée permettant de :

• Exploiter les bases de connaissances et l'expertise des métiers bancaires.

• Enrichir les réponses avec le contexte personnalisé du client.

• Fournir des réponses pertinentes, contextualisées, fiables et sécurisées.

• Améliorer continuellement la qualité des parcours conversationnels et l'autonomie des utilisateurs.

Le Product Owner interviendra sur l'ensemble du cycle de vie de cette compétence, depuis la définition des besoins jusqu'au suivi de la qualité en production et à l'amélioration continue.

Missions détaillées

1. Stratégie produit et pilotage de la roadmap

• Définir, construire et maintenir la roadmap de la compétence IA Support.

• Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage conversationnels.

• Arbitrer les priorités selon la valeur apportée aux clients, les objectifs business et la faisabilité technique.

• Accompagner l'évolution fonctionnelle de l'assistant et l'extension de ses capacités en 2027.

2. Product Ownership et gestion du backlog

• Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels et métiers.

• Construire, maintenir et prioriser le backlog produit.

• Rédiger des User Stories détaillées et des critères d'acceptation précis.

• Garantir la clarté des spécifications et leur bonne compréhension par les équipes de développement.

• Piloter la mise en oeuvre des fonctionnalités en coordination avec les équipes IT.

3. Pilotage fonctionnel de l'IA conversationnelle et du RAG

• Accompagner la conception et l'évolution des parcours conversationnels de support client.

• Collaborer avec les experts techniques et métiers sur l'exploitation des connaissances bancaires par l'architecture RAG.

• Veiller à la prise en compte du contexte client dans la génération des réponses.

• Contribuer à la fiabilité, à la pertinence et à la sécurisation des réponses produites par les modèles de langage.

• Intégrer les contraintes de qualité et de sécurité propres à un environnement bancaire.

4. Expérimentation, évaluation et amélioration continue

• Participer à la définition des stratégies de tests des parcours conversationnels.

• Contribuer à la conception, à l'exécution et à l'analyse des expérimentations.

• Évaluer la qualité des réponses générées par l'architecture RAG.

• Identifier les axes d'amélioration à partir des résultats des tests et du suivi en production.

• Prioriser et piloter les optimisations fonctionnelles dans une démarche d'amélioration continue.

5. Coordination transverse et conduite du changement

• Collaborer étroitement avec les équipes UX/UI, Data Scientists, IT et sécurité.

• Travailler avec les experts métiers bancaires et les équipes de rédaction des contenus.

• Assurer l'alignement des différentes parties prenantes sur les objectifs et les priorités produit.

• Faciliter la communication entre les équipes métiers, techniques et conformité.

• Accompagner les évolutions du produit et favoriser l'adhésion des interlocuteurs internes.

Environnement technique et méthodologique

Domaine

Technologies / Compétences

Intelligence artificielle

IA générative, LLM, chatbots, assistants conversationnels

Architecture IA

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Gestion des connaissances

Bases de connaissances métiers, contextualisation des réponses

Product Management

Roadmap, backlog, User Stories, critères d'acceptation

Méthodologies

Agile, Scrum, Kanban

Outils de pilotage

Jira, Confluence

Qualité IA

Tests conversationnels, évaluation des réponses RAG, amélioration continue

Écosystème

UX/UI, Data Science, IT, sécurité, conformité, métiers bancaires

Domaines associés

Data, BI, architecture data, dataviz