– Lead IA / Architecte IA Agentique – Secteur Assurance

Contexte de la mission

Dans le cadre de l'accélération de sa transformation digitale, notre client, acteur du secteur assurantiel, souhaite renforcer ses capacités en intelligence artificielle afin d'automatiser ses processus métiers de bout en bout.

L'objectif est de concevoir et d'industrialiser des agents IA autonomes et orchestrés, capables de prendre en charge des demandes clients complexes, notamment dans le domaine de la gestion des sinistres, depuis leur déclaration jusqu'à leur clôture, en intégrant les contrôles et validations humaines nécessaires.

Le Lead IA interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, du cadrage des cas d'usage à leur déploiement en production, avec une attention particulière portée à la performance, à la sécurité et au retour sur investissement.

Missions principales1. Architecture et conception de solutions IA agentiques

• Définir l'architecture technique et fonctionnelle des solutions d'IA agentique adaptées aux processus assurantiels.
• Concevoir et orchestrer des agents IA capables de traiter des demandes clients de bout en bout.
• Mettre en place des architectures multi-agents permettant la coordination de différentes tâches métiers.
• Intégrer les agents IA aux systèmes d'information existants : CRM, outils de gestion des contrats, plateformes de sinistres et référentiels documentaires.
• Définir les mécanismes de supervision, de traçabilité, de gestion des erreurs et d'escalade vers les équipes métiers.

2\. Automatisation des processus métiers assurantiels

• Concevoir des solutions d'automatisation intelligente du cycle de gestion des sinistres : déclaration, qualification, collecte des justificatifs, analyse, orientation, suivi et clôture.
• Développer des agents IA pour la classification et le traitement automatisé des demandes clients.
• Mettre en œuvre des mécanismes d'extraction, d'analyse et de contrôle des informations issues de documents assurantiels.
• Automatiser les interactions entre les agents IA et les applications métiers via API.
• Intégrer des points de validation humaine pour les décisions sensibles, notamment celles liées à l'indemnisation.

3\. Développement et industrialisation des agents IA

• Piloter le développement de solutions d'IA générative et d'agents intelligents en Python.
• Implémenter des frameworks d'orchestration tels que LangChain, LangGraph, AutoGen ou CrewAI.
• Concevoir des architectures RAG permettant l'exploitation des bases documentaires internes.
• Intégrer différents modèles LLM (OpenAI, Mistral, Anthropic ou modèles open source).
• Déployer les solutions IA dans des environnements Cloud ou On-Premise.
• Mettre en place les pratiques LLMOps / MLOps : versioning, tests, évaluation, monitoring et CI/CD.
• Garantir la robustesse, la scalabilité et la sécurité des solutions déployées.

4\. Gouvernance, performance et mesure du ROI...

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