Thales: Construire une organisation d’ingénierie prête pour l’IA
De connaissances d’ingénierie fragmentées à des capacités IA qui passent à l’échelle.
RÔLE
Head of Data & AI | Transformation organisationnelle & stratégie IA
CLIENT
Thales
FOCUS
Leadership Data & IA
ANNÉE
2026
Seules des informations publiques ou validées par le client sont partagées ici : ni architecture interne, ni documents, ni données, ni chiffres confidentiels.
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Le défi
Dans les environnements d’ingénierie de défense complexes, la connaissance technique est répartie sur des milliers de documents, spécifications, exigences, conceptions d’architecture et rapports de validation. Comprendre l’impact d’une modification suppose de relier des informations issues de plusieurs systèmes et disciplines d’ingénierie.
Dans le même temps, introduire l’IA ne se résume pas à déployer une nouvelle technologie. Cela demande de nouvelles compétences, des pratiques de livraison, de la gouvernance et une collaboration entre les équipes Data, IA, IT et ingénierie.
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Ma contribution
J’ai piloté la définition d’un modèle opérationnel cible Data & IA visant à aligner les capacités techniques sur les besoins de l’ingénierie et à accélérer l’adoption de l’IA, à la tête d’une mission de 5 personnes.
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L’approche
Modèle opérationnel IA concevoir une feuille de route de transformation sur six mois couvrant l’organisation, les compétences, les pratiques de livraison et la gouvernance.
Squads pluridisciplinaires structurer des équipes réunissant data scientists, data analysts, data engineers, ingénieurs RPA et experts métier.
Assistant de connaissances d’ingénierie définir une solution RAG avancée pour relier les documents d’ingénierie, retrouver la connaissance technique, soutenir la traçabilité des exigences et faciliter l’analyse d’impact.
Montée en compétences IA établir des parcours d’apprentissage couvrant Python, les API, les LLM, le RAG, les workflows agentiques, l’évaluation et les pratiques de production.
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Impact attendu
L’initiative vise à établir un modèle de livraison IA reproductible, à renforcer l’autonomie interne, à réduire l’effort d’accès à la connaissance technique et à créer les bases de futures applications d’IA pour l’ingénierie.
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cas d’usage IA au service de la feuille de route de transformation
6 mois
plan structuré de montée en compétences
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Ce que j’ai appris
La transformation par l’IA commence par les personnes, les processus et la responsabilité. La technologie crée de la valeur quand l’organisation est équipée pour l’utiliser.
