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Évaluation des compétences IA à grande échelle

Banque – Ontologie et évaluation des compétences IA

Ontologie de compétences, évaluations massives, scoring ML et parcours de formation sur mesure.

Des compétences mesurables

Une ontologie, un scoring automatisé et des parcours adaptés à chaque profil

Détails du projet

Client

Société Générale

Secteur

Banque – Ontologie et évaluation des compétences IA

Année

2025

Technologies clés

PythonML scoringSkills ontologyAI agents

Mission

Data Science Architect - AI Skills Assessment

Ontologie et évaluation des compétences IA

Mission hybride avec Photon, France. Anglais.

Conception d’une plateforme d’évaluation des compétences IA pour la Société Générale. Création d’une ontologie complète des compétences, niveaux et référentiels par métier. Développement d’évaluations automatisées : questionnaires, tests de code et benchmarks spécifiques selon les familles de métiers. Mise en place de modèles de machine learning pour automatiser le scoring à partir d’un ground truth manuel. Analyse des gaps de compétences et génération de recommandations de formation individualisées. Déploiement d’un système de curation de contenus et de learning paths personnalisés via chatbot et agents IA.

Contexte et environnement

Programme de transformation des compétences IA à grande échelle. Approche par ontologie pour cartographier les connaissances, compétences et attendus par rôle, métier et séniorité. Couverture multi-métiers : data science, data analytics et autres fonctions ciblées. Dispositif hybride combinant évaluation manuelle de référence, scoring automatisé et recommandations personnalisées.

Équipe

Data Science Architect, avec Photon

Environnement

Hybride, France, avec Photon – ontologie de compétences, scoring ML, chatbot et agents IA

Objectifs clés

1Standardiser l’évaluation des compétences IA par métier.

2Automatiser le scoring avec des modèles ML entraînés sur des évaluations de référence.

3Identifier les gaps individuels et collectifs via une analytics détaillée.

4Recommander des parcours ciblés avec cours, MOOC et contenus adaptés à chaque profil.

5Personnaliser l’expérience d’apprentissage selon le poste, la séniorité et les attentes utilisateurs.

Technologies et infrastructure

PythonMachine LearningSkills ontologyCoding testsChatbotAI agents

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