Description de l'offre

Au sein de la Direction IA & Data (120 experts) de Malakoff Humanis, tu rejoindras l'équipe Data Science spécialisée en IA documentaire. Ton rôle : explorer, développer et tester des solutions IA nouvelle génération (NLP, IA Générative, Agents) pour automatiser et optimiser le traitement de nos flux documentaires métier. Tu interviendras sur l'ensemble du cycle : exploration, R&D, prototypage, évaluation et pré-industrialisation. Cet apprentissage t'offre un terrain idéal pour travailler au croisement : - IA avancée (NLP, LLM, vision documentaire), - processus assurantiels et de protection sociale, - innovation opérationnelle à fort impact métier. - Compréhension & cadrage : Collaborer avec les équipes métiers pour identifier et formaliser les opportunités d'automatisation documentaire (contrats, réclamations, remboursements, devis, emails etc). - R&D et exploration technologique : Étudier l'état de l'art en NLP, IA Générative et traitement automatique de documents. Construire et alimenter une roadmap d'expérimentation sur les cas d'usage de la communauté IA documentaire. - Prototypage & tests : Développer et tester des prototypes sur un ou plusieurs cas d'usage issus du portefeuille de la communauté IA documentaire, parmi lesquels : ré- indexation automatique de contrats, identification et classification de réclamations, analyse automatique de factures dentaires, ou encore routage intelligent d'emails entrants. Mesurer et ajuster la performance selon les retours terrain. - Pré-industrialisation : Contribuer à l'architecture fonctionnelle, aux process cibles et à l'analyse des risques (performance, conformité, robustesse). Travailler avec les équipes MH Tech pour préparer les conditions d'intégration en production. - Restitution & partage : Présenter tes résultats, produire des recommandations actionnables et contribuer à la diffusion de la culture IA documentaire au sein des équipes. - Veille : Suivre l'évolution rapide des technologies IA (modèles de fondation, OCR, extraction structurée, agents) et proposer des pistes d'innovation adaptées au contexte assurantiel.