Architecte Usine Logicielle (H/F)

La DSI mutualisée de la Ville de Cherbourg-en-Cotentin, du CCAS et de la communauté d'agglomération Le Cotentin engage une transformation majeure de sa capacité à produire des logiciels métier. Dans un contexte d'accélération de l'IA générative et des pratiques de génie logiciel augmenté, la DSI souhaite mettre en place une usine logicielle de nouvelle génération, intégrant l'intelligence artificielle à chaque étape du cycle de développement, depuis la production de spécifications formelles jusqu'au déploiement automatisé en production.

L'Architecte Usine Logicielle IA est le pilier technique de cette ambition : il conçoit, déploie et anime cette chaîne de valeur logicielle augmentée par l'IA, au service des agents et des usagers de la collectivité.

Vous serez notamment amené à :

Conception et déploiement de l'usine logicielle IA

• Concevoir l'architecture complète de l'usine logicielle (Software Factory) intégrant l'IA à chaque étape du cycle de vie applicatif

• Mettre en place les environnements et outils de développement augmentés par l'IA (GitHub Copilot, Cursor, Continue.dev, assistants de code open source souverains)

• Définir et industrialiser les patterns de développement, les standards de code et les bonnes pratiques applicables à l'ensemble des projets numériques de la collectivité

• Assurer la cohérence et l'interopérabilité de l'ensemble de la chaîne outillage, de l'IDE à la production

Production de spécifications formelles assistée par IA

• Mettre en place des processus et outils permettant de produire des spécifications formelles et des cahiers des charges structurés à partir d'expressions de besoins métier, avec assistance IA (LLM, prompts structurés, templates)

• Définir des formats de spécifications exploitables directement par les pipelines IA de génération de code (user stories enrichies, BDD/Gherkin, spécifications formelles vérifiables)

• Accompagner les équipes métier dans la co-rédaction de spécifications de qualité, réduisant les ambiguïtés et accélérant les cycles de développement

• Évaluer et intégrer les outils d'ingénierie des exigences augmentée par IA (Jira AI, Linear, outils de génération de specs)

CI/CD agentique et automatisation de la production applicative

• Concevoir et déployer une chaîne CI/CD de nouvelle génération intégrant des agents IA autonomes à chaque étape du pipeline (génération de code, revue automatisée, correction de bugs, optimisation de performance)

• Mettre en oeuvre des agents IA spécialisés dans la chaîne de production : agent de génération de code depuis les specs, agent de revue de code, agent de génération et exécution de tests, agent de documentation automatique

• Intégrer des frameworks d'IA agentique (LangGraph, AutoGen, CrewAI, agents Claude/GPT via API) dans les pipelines GitLab CI/GitHub Actions

• Automatiser la génération, l'exécution et la maintenance des tests (tests unitaires, tests d'intégration, tests fonctionnels BDD) avec assistance IA

• Mettre en place des mécanismes de feedback en boucle : analyse automatique des résultats de tests pour déclencher des corrections IA et itérations

Qualité, sécurité et gouvernance du code produit par IA

• Définir les politiques de gouvernance du code produit par IA : traçabilité, revue humaine obligatoire, critères d'acceptation, gestion des licences

• Mettre en place les outils de vérification automatique de la qualité et de la sécurité du code généré (SAST, DAST, analyse de composition logicielle)

• Assurer la conformité réglementaire du code produit (RGPD, IA Act, recommandations ANSSI, sécurité des SI publics)

• Définir des métriques et tableaux de bord de suivi de la qualité, de la vélocité et de la dette technique

MLOps et infrastructure IA

• Concevoir l'architecture technique des composants IA intégrés dans l'usine logicielle (modèles LLM locaux ou API, pipelines RAG, vector databases)

• Mettre en place les pipelines MLOps pour gérer le cycle de vie des modèles IA utilisés en interne (versioning, monitoring, fine-tuning si pertinent)

• Garantir la souveraineté et la confidentialité des données traitées par les composants IA (préférence pour modèles locaux : Mistral, Llama, LLM France IA)

• Dimensionner et gérer l'infrastructure nécessaire à l'exécution des modèles IA (GPU, cloud hybride, conteneurisation)

Architecture SI, normes et pilotage

• Définir et maintenir l'architecture technique globale du SI en cohérence avec les orientations stratégiques de la collectivité

• Élaborer et imposer les normes techniques, standards et bonnes pratiques (microservices, Docker/Kubernetes, observabilité, sécurité)

• Assurer une veille technologique active sur les évolutions du génie logiciel augmenté par IA, des pratiques DevOps/Platform Engineering et de la souveraineté numérique

• Contribuer à la stratégie numérique (SDN) et accompagner la montée en compétence des équipes de développement

• Participer à l'évaluation et aux appels d'offres pour les solutions techniques et IA