Fondé en 1983, APL est le 1er cabinet de conseil et d’ingénierie spécialisé dans la conception et la réalisation de data centers en France.

Nos expertises s'articulent autour de 4 pôles : conseil et ingénierie data center, conseil et ingénierie IT, maintenance et exploitation, numérique responsable.

APL se distingue sur son marché par son positionnement en faveur d’un numérique durable. Notre mission d’entreprise « Organic Design » vise à concevoir, pour nos clients, des data centers évolutifs, en symbiose avec leur environnement.

Notre siège social est basé à Montrouge (92) et, de par, nos projets, nous sommes présents dans différents points en France (Lyon, Marseille, Bordeaux, Toulouse, Rennes etc.) ainsi qu’à l’international (Suisse, Italie, Espagne).

En 2026, APL Data Center a passé le seuil des 280 salariés et offre à ses collaborateurs un environnement de travail agréable avec de nombreux avantages (travail hybride avec le télétravail, mutuelle prise en charge à 100%, tickets restaurant, learning By APL, prise en charge d’une partie de l’abonnement sportif, parental challenge, avantages CSE, etc.).

Rejoindre APL Data Center c’est :

• S’intégrer dans un groupe en pleine expansion en France et à l’International, porté par des valeurs fortes et partagées ;

• Faire partie d'équipes d’experts, toujours orientées vers l'excellence et l'innovation ;

• Évoluer dans un secteur dynamique et en pleine mutation, avec des défis passionnants à relever ;

• Œuvrer en synergie avec des équipes engagées et passionnées

Descriptif du poste

En tant qu’AI Innovation Lead, rattaché.e au Directeur Innovation et en lien étroit avec la DSI, vous êtes le/la référent.e d’APL Data Center sur l’appropriation et la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans l’entreprise. Vous pilotez un portefeuille couvrant tout le spectre : acculturation et formation des équipes, veille marché, identification de cas d’usage, prototypage, la réalisation de POC et outil fonctionnel.

Votre mission centrale : faire de l’IA un levier concret de performance et de différenciation pour APL, en accompagnant chaque métier de l’émission du besoin jusqu’à l’outil fonctionnel, qu’il s’appuie sur des outils du marché ou sur des solutions développées en interne en mode studio.

Votre périmètre vous amènera à couvrir différentes thématiques : les outils d’IA généralistes (Claude, ChatGPT, Mistral, Gemini…), les outils IA métiers développés par les startups et fournisseurs du secteur, les architectures agentiques et l’automatisation, ainsi que le cadre d’usage responsable (Sécurité des données, RGPD, EU AI Act).

Vous n’agissez pas seul.e : vous vous appuyez sur les équipes internes (DSI, ingénierie, exploitation, AMO…), et sur l’écosystème de partenaires externes du Lab. Vous êtes en lien direct avec les opérationnels, les Directions et les partenaires.

1. Animer la démarche IA et sa feuille de route

• Animer la feuille de route IA d'APL, en cohérence avec la stratégie de l’entreprise et les priorités métiers, et l'adapter en continu aux évolutions rapides des technologies et des usages.

• Rendre compte de l'avancement et des résultats (adoption, POCs, valeur créée) auprès du Directeur Innovation et des différentes parties prenantes internes (Directeur SI, Directions métiers, Direction Générale…)

• Proposer les arbitrages nécessaires : accélérer, pivoter ou arrêter les initiatives selon leur valeur démontrée.

2. Construire et faire vivre le studio IA d’APL

• Concevoir et opérer le studio IA : une capacité interne de prototypage rapide capable de produire, en cycles courts, des prototypes applicatifs, agents, automatisations et outils internes.

• Mettre en place et faire évoluer la stack du studio : API LLM, briques no-code/low-code, composants réutilisables, socle d’orchestration agentique, gabarits de déploiement…

• Développer soi-même et/ou mobiliser des partenaires externes (développeurs, startups…) quand c’est pertinent, sans jamais perdre la maîtrise technique du livrable.

3. Accompagner les métiers, du besoin à l’outil fonctionnel

• Recueillir et qualifier les besoins exprimés par les équipes, et identifier les cas d’usage IA à fort potentiel : gain de temps, qualité, différenciation commerciale.

• Accompagner chaque besoin de son émission jusqu’au développement d’un prototype ou à la réalisation d’un POC avec des outils du marché.

• Préparer l’attendu business de chaque projet : conditions de déploiement, valeur opérationnelle et différenciation commerciale.

• Documenter et formaliser les travaux : cas d’usage, protocole, résultats, décision go/no-go, et préparer les phases suivantes avec la DSI pour les solutions destinées à être industrialisées.

• Maintenir une cartographie vivante des cas d’usage : explorés, en POC, prototypés, transférés.

4. Former les équipes et diffuser la culture IA

• Concevoir et animer des parcours de formation très opérationnels pour faire monter en compétences les collaborateurs, du niveau découverte au niveau avancé, y compris la montée en compétences d’un noyau de collaborateurs capables de construire eux-mêmes agents et automatisations.

• Animer la communauté IA interne (ambassadeurs, retours d’expérience, sessions de partage) et, plus largement, l’entreprise, autour de cas pratiques concrets issus des métiers.

• Produire des supports de formation accessibles et opérationnels : démonstrations, guides d’usage, bonnes pratiques, règles d’usage responsable.

• Mesurer et développer l’adoption des outils IA dans les équipes.

5. Être l’expert.e et le/la référent.e IA d’APL

• Assurer une veille active et structurée à l’échelle mondiale : outils d’IA généralistes, outils IA métiers du secteur data center, tendances technologiques et réglementaires (EU AI Act…).

• Établir et maintenir l’état de l’art des solutions IA applicables aux métiers d’APL, en distinguant ce qui est mature de ce qui relève de l’expérimentation.

• Anticiper les ruptures et signaux faibles pour maintenir APL en avance de phase sur les usages de l’IA.

• Être le point de connexion d’APL avec l’écosystème IA : startups, éditeurs, fournisseurs, partenaires industriels et académiques.

Profil recherché

Hard skills

• Diplôme d’ingénieur.e ou formation supérieure (informatique, data science, IA ou équivalent par l’expérience).

• Expérience de 3 à 8 ans en gestion de projets digitaux, incluant idéalement, le développement de produits ou prototypes intégrant de l’IA (ML, LLM, agents, automatisation) et/ou une dimension formation ou animation.

• Maîtrise pratique des LLM et de leurs API (Claude, OpenAI, Mistral…), du prompt engineering et des architectures agentiques.

• Capacité à prototyper rapidement : outils no-code/low-code, frameworks d’intégration IA et/ou à piloter des prestataires techniques (cadrage, spécification, recette, itérations).

• Capacité à conduire des projets de bout en bout : du recueil du besoin métier jusqu’au prototype fonctionnel et son transfert.

• Compréhension des enjeux de sécurité, de confidentialité des données et de conformité (RGPD, EU AI Act).

• Capacité à travailler en interface avec des directions opérationnelles, techniques et commerciales, et avec la DSI.

• Français et Anglais professionnels

• Connaissance du secteur de l’ingénierie, des data centers, de la construction ou des infrastructures critiques appréciée, sans être indispensable.

Soft skills

• Pédagogie : capacité à rendre l’IA concrète et accessible à des publics variés (opérationnels, directions, partenaires).

• Esprit maker : envie de construire, de livrer vite et d’itérer

• Orientation usage et valeur métier plutôt que technologie pour elle-même.

• Curiosité intellectuelle et appétence forte pour un domaine en évolution extrêmement rapide.

• Créativité pragmatique : proposer des solutions innovantes en intégrant les contraintes opérationnelles, de sécurité et réglementaires.

• Aisance relationnelle et esprit de coopération : le poste vit au contact des équipes, en transversal.

• Autonomie et sens de l’initiative dans un environnement en construction.

• Orientation résultats et culture du passage à l’échelle (de l’idée au prototype, du prototype au déploiement via la DSI).

• Capacité à gérer l’incertitude et à prioriser dans un contexte de sollicitations multiples.