Alternance - Intelligence Artificielle Appliquée H/F - 88

Vetoquinol est un Groupe pharmaceutique vétérinaire indépendant depuis plus de 90 ans. Notre Groupe en forte croissance appuie son développement sur la compétence, l'implication de ses équipes et sur la recherche de solutions innovantes en santé animale (de nouveaux projets sont en cours, une modernisation de nos équipements et espaces de travail, une nouvelle approche client, une ouverture sur les biotechnologies...).

Plus de 2500 collaborateurs répartis dans 24 pays, contribuent quotidiennement à la satisfaction de notre principal client : le vétérinaire. Nous plaçons l'Humain au coeur de nos préoccupations et de notre stratégie d'entreprise et mettons tout en oeuvre au quotidien pour accompagner nos Managers, développer les compétences et comportements agiles, et améliorer le bien-être au travail de l'ensemble de nos collaborateurs.

De fortes valeurs reflètent aujourd'hui notre transformation: Faire Confiance, Oser et Collaborer ! Chez Vetoquinol, nous souhaitons accomplir plus, tous ensemble !

Nous vous invitons dès à présent à découvrir notre vidéo institutionnelle :

https://vimeo.com/798738206Dans le cadre de l'amélioration de la gestion de projets et de l'optimisation de processus opérationnels, Vetoquinol souhaite accueillir un(e) alternant(e) curieux(se) et motivé(e) pour explorer et construire progressivement des usages concrets de l'intelligence artificielle.

Ce poste s'adresse à une personne en phase d'apprentissage, désireuse de découvrir l'IA appliquée à des problématiques métiers réels, dans un contexte encore émergent, et accompagnée dans sa montée en compétences.

Vous rejoindrez une structure agile, ouverte à l'innovation, où vous serez acteur de l'exploration, et non simple exécutant. Vous bénéficierez d'une grande liberté d'expérimentation, tout en étant accompagné(e) sur le cadrage et la valorisation de vos découvertes.

Missions principales :

1. Découverte & veille guidée

- Explorer les usages existants de l'IA (LLM, automatisation, assistants intelligents).
- Tester des outils IA accessibles (open source, no-code / low-code).
- Comprendre ce qui est faisable aujourd'hui, et ce qui ne l'est pas.

2. Compréhension des besoins métier

- Échanger avec des chefs de projets et équipes opérationnelles.
- Identifier des tâches répétitives ou chronophages.
- Proposer des idées simples d'amélioration par l'IA.

3. Expérimentation & premiers prototypes

- Construire des preuves de concept simples, accompagnées.
- Tester des automatisations ou assistants IA sur des cas concrets.
- Apprendre à itérer, tester, améliorer.

4. Capitalisation & partage

- Documenter les apprentissages (ce qui marche / ne marche pas).
- Produire des supports pédagogiques simples.
- Partager les résultats avec les équipes internes.