1. Expertise IA/ML (30 points)
15 pts Gestion Projets IA
✅ Attendu: Contexte métier, objectifs, équipe (data scientists, devs), méthodologie, budget, résultats mesurables (ROI, KPIs), challenges techniques surmontés
🚩 Red Flag: Projets superficiels, pas de résultats mesurés, rôle flou
15 pts Compréhension Technique IA
✅ Attendu: Définitions claires, exemples concrets (classification, clustering, RL pour jeux), comprend quand utiliser chaque approche
🚩 Red Flag: Confusions majeures, pas d'exemples, langage trop superficiel
2. Gestion de Projet & Leadership (35 points)
12 pts Méthodologies Agile/Scrum
✅ Attendu: Sprints courts, POCs, pivots data-driven, gestion incertitude, communication transparente avec stakeholders
12 pts Stakeholder Management
✅ Attendu: Éducation réaliste, gestion attentes, communication ROI, démos régulières, roadmap claire
11 pts Gestion Équipes Tech/Data
✅ Attendu: Compréhension rôles, facilitation collaboration, résolution conflicts, motivation équipe
3. Business & ROI (20 points)
10 pts ROI & Mesure Impact
✅ Attendu: KPIs business (CA, coûts réduits, efficacité), KPIs techniques (accuracy, latency), timeframe réaliste
10 pts Vision Stratégique IA
✅ Attendu: Compréhension enjeux stratégiques, cas d'usage sectoriels, éthique IA, souveraineté
4. Fit Culturel (15 points)
15 pts Motivation & Alignement
✅ Attendu: Recherche effectuée, alignement valeurs (souveraineté, innovation), envie projets challenges, croissance
Tableau de Scoring
| Catégorie | Critère | Max | Score |
|---|---|---|---|
| Expertise IA (30) | Gestion Projets IA | 15 | |
| Compréhension Technique | 15 | ||
| PM & Leadership (35) | Agile/Scrum | 12 | |
| Stakeholder Management | 12 | ||
| Gestion Équipes | 11 | ||
| Business & ROI (20) | ROI & Impact | 10 | |
| Vision Stratégique | 10 | ||
| Fit Culturel (15) | Motivation | 15 | |
| TOTAL | 100 | ||
📊 Interprétation
- 85-100: ⭐⭐⭐ Excellent - Recommandé fortement
- 70-84: ⭐⭐ Bon - À considérer
- 55-69: ⭐ Moyen - Avec réserves
- < 55: ❌ Insuffisant