En tant que Développeur(euse) en IA appliquée III au sein du Laboratoire IA de LGI, vous concevrez et déploierez des composantes d’intelligence artificielle intégrées aux solutions de santé de LGI. Au sein d’une petite équipe multidisciplinaire dédiée à l’IA appliquée, vous travaillerez dans un ou plusieurs des domaines suivants : développement d’applications IA et intégration de modèles, architecture de données et systèmes RAG, et/ou déploiement et opérations IA (LLMOps).

Il ne s’agit pas d’un poste de recherche fondamentale. Vous explorerez et protyperez des solutions dans un environnement où les approches retenues pourront éventuellement être intégrées aux produits en production, sous réserve d’exigences réelles liées à la conformité, à la performance et à la souveraineté des données. Le rôle est principalement axé sur l’expérimentation et sur la démonstration des possibilités offertes par les technologies d’IA actuelles afin de répondre aux besoins concrets des professionnels de la santé.

Vos responsabilités

Prototypage et développement IA

• Construire des prototypes, évaluer leur faisabilité technique et itérer rapidement afin de valider des cas d’utilisation IA concrets.
• Développer des fonctionnalités et services propulsés par l’IA et intégrés aux produits LGI, notamment pour l’extraction d’information, la synthèse clinique, l’aide à la décision, la génération de documentation et plus encore.
• Intégrer des LLM et des API de modèles aux flux de travail existants des produits, tout en évaluant et en optimisant les coûts, la qualité et la latence.
• Tester et soutenir le déploiement en production des applications IA développées au sein du Laboratoire IA.

Données, qualité et architecture RAG

• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation ou génération augmentée par récupération) pour la recherche sémantique et la génération contextualisée à partir de données cliniques et administratives structurées et non structurées.
• Concevoir et maintenir les pipelines d’ingestion, d’indexation et de structuration des données, tout en assurant leur qualité, leur fraîcheur, leur traçabilité et leur gouvernance, conformément aux exigences de la Loi 25 du Québec et de la LPRPDE.
• Développer des composantes de traitement du langage naturel pour l’extraction, l’analyse, la classification et la production de données structurées à partir de textes médicaux et de données de santé.

Déploiement, opérations et LLMOps

• Concevoir et maintenir les pipelines de déploiement IA, incluant les processus CI/CD, le versionnement des modèles, la gestion des prompts et les outils nécessaires.
• Surveiller la qualité, la performance et les coûts des modèles; identifier les exigences de fiabilité, de sécurité et de gestion des incidents, y compris les stratégies de retour arrière et d’escalade.
• Établir des métriques d’évaluation pour les pipelines IA, notamment la pertinence, les taux d’hallucination, la latence et la dérive des modèles.
• Maintenir une documentation technique complète des architectures, des décisions de conception et des pratiques opérationnelles.

Collaboration et partage des connaissances

• Travailler en étroite collaboration avec les équipes de R-D, de Produits et d’Architecture de LGI.
• Participer à la veille technologique en IA et contribuer à la définition des normes, des pratiques exemplaires et des cadres de gouvernance.

Types de projets au sein du Laboratoire IA

Selon les initiatives en cours et votre parcours, vous explorerez différentes approches, développerez des prototypes et évaluerez leur potentiel avant de contribuer à l’incubation et à l’intégration des solutions les plus prometteuses.

Les projets peuvent notamment inclure :

• L’ajout de nouvelles capacités aux produits à l’aide de LLM, de modèles spécialisés ou prédictifs, de services d’IA et d’algorithmes d’optimisation.
• La mise à profit de données structurées et non structurées afin de rendre l’information plus accessible et exploitable grâce à l’ingestion, à la recherche sémantique et aux approches fondées sur le RAG.
• L’automatisation de tâches et de processus d’affaires, l’extraction et la transformation de l’information, ainsi que le soutien à la prise de décision.
• L’expérimentation et la comparaison de divers modèles, architectures et approches afin d’en évaluer la qualité, la fiabilité, la latence, les coûts et les implications en matière de sécurité.
• L’évolution de prototypes prometteurs vers des solutions robustes, observables et prêtes à être intégrées aux produits LGI.