BlocsDeCompetences .org

Quels métiers ? Quelles formations ? Quels diplômes ?

Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle (RNCP35255)

Formation (et/ou diplôme) proposée au RNCP par le certificateur : AIVANCITY

Branches de formations NSF

NSF 3xx Domaines technico-professionnels des services > NSF 32x Communication et information > NSF 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission >
> NSF 326p Informatique, traitement de l'information (organisation, gestion) >

NSF 3xx Domaines technico-professionnels des services > NSF 32x Communication et information > NSF 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission >
> NSF 326t Programmation, mise en place de logiciels >

Activités visées par cet enseignement

Élaboration de la stratégie et identification des opportunités de l'entreprise dans le domaine de l'intelligence artificielle Analyse des impacts sociétaux et environnementaux de l'intelligence artificielle Sécurité et protection des données personnelles Traitement des données provenant de multiples sources Analyse statistique des données Transformation des données Conception et entraînement des modèles IA Optimisation et évaluation des modèles IA Analyse des besoins informatiques Pilotage du développement informatique Viabilité et évolution des logiciels Communication des résultats du projet Suivi de l'évolution de l'interface de restitution des résultats de la solution d'intelligence artificielle Présentation des principaux usages des résultats du projet IA ainsi que leurs implications éthiques Pilotage du flux de travail d'un projet IA Animation d'équipe dans un environnement technologique Pilotage financier et gestion des risques du projet IA
[Se référer à la fiche source pour plus de détails]

Métiers possibles, Orientations de carrière & Mobilité professionnelle

METIERS SELON LE CERTIFICATEUR

Abréviations du RIASEC* :

Réaliste , Investigateur , Artistique , Social , Entreprenant , Conventionnel

Qu'est-ce que l'aide à l'orientation RIASEC et comment faire le test ?

*source Pôle Emploi

Appellations professionnelles possibles

  • Ingénieur Intelligence Artificielle
  • Directeur projet Intelligence Artificielle
  • Manager d'équipe Intelligence Artificielle
  • Expert Intelligence Artificielle
  • Consultant Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning

Environnements de travail

  • En France, différents rapports et études ont identifié certains secteurs les plus porteurs pour l'IA et vecteurs de projets d'Intelligence Artificielle. Ces secteurs d'activités se caractérisent par une forte exposition des effectifs aux impacts de l'IA et un niveau élevé d'exposition à la digitalisation. Parmi ces principaux secteurs, nous trouverons :
  • Santé : Les domaines où l'IA intervient sont vastes : médecine de prévention, aide au diagnostic et au choix des traitements, coaching patient, épidémiologie, chirurgie autonome, médecine augmentée, etc.
  • Services financiers : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, on peut citer : les activités de marché (analyse prédictive du marché, performance des fonds d'investissement, aide pour fixer le meilleur prix des actions etc.), les opérations courantes (vente de produits financiers : accord ou non d'une demande de prêt, octroi de crédit, analyse documentaire, détection de fraudes etc.), service financier à la personne (aide des clients via des chatbots, assistants IA).
  • Service juridique : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, citons : la recherche et analyse de documents (jurisprudence, informations légales de l'entreprise et une analyse pour trier et grouper les documents les plus pertinents pour le cas juridique à traiter), la gestion des contrats (l'analyse automatique des documents constitutifs, la préparation des documents contractuels et le suivi du respect des clauses après signature), le suivi des opérations juridiques quotidiennes.
  • Commerce de détail : Les principaux domaines impactés par l'IA sont les suivants : personnalisation de l'expérience client (analyse plus fine du comportement des consommateurs en temps réel et meilleure anticipation de leurs besoins), optimisation du fonctionnement du point de vente, optimisation du backoffice et de la.
  • Industrie : Les principaux applications de l'IA sont les suivants : robotique, automatisme, maintenance prédictive, contrôle qualité, interfaces homme-machine, etc.

Outils d'auto-évaluation gratuits, orientés soft-skills ou orientation professionnelle

  • TestdOrientation.com : Un test qui a le mérite de proposer une évaluation RIASEC pour repérer des listes de métiers.
  • FicheDePersonnalite.com : Un test de personnalité plutôt complet (mais un peu long) et qui donne des évaluations relatives à des groupes socio-professionnels.

Vous trouverez des détails sur les soft-skills sur le site :
Soft-skills.info

BLOCS DE COMPETENCES ENSEIGNÉS

FRANCE-COMPETENCES
RNCP35255BC05

FORMATION AU BLOC :
Valoriser les résultats du projet d'intelligence artificielle

Concevoir une interface(s) Homme-Machine simple (plateforme) adaptées au projet en s'appuyant sur des bibliothèques de programmation dédiées afin de visualiser les résultats du projet d'intelligence artificielle.
Présenter les solutions d'intelligence artificielle élaborées en s'appuyant sur des solutions de visualisation de données internes ou externes à l'entreprise afin faciliter la compréhension des enjeux et des risques par toutes les parties prenantes du projet.
Surveiller l'interface Homme-Machine simple (Plateforme) permettant la restitution des résultats du projet d'intelligence artificielle en mettant en place des indicateurs de performances et des alertes d'anomalie adaptés aux besoins métiers afin de gérer le comportement de l'interface dans le temps.
Développer les possibilités d'usage des résultats du projet IA en identifiant les principaux usages dans différents domaines et en analysant leurs implications éthiques afin de les valoriser, les rendre plus opérationnelles et plus responsables.

MODALITES D'EVALUATION:

Etudes de cas

FRANCE-COMPETENCES
RNCP35255BC06

FORMATION AU BLOC :
Gérer un projet IA

Coordonner le projet en s'appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l'entreprise et à la nature du projet d'intelligence artificielle afin d'assurer sa finalisation dans le respect des délais et des contraintes techniques et financières.
Animer l'équipe en communiquant sur l'avancement du projet et en clarifiant les missions de chacun tout au long du projet afin de s'assurer de l'investissement et du suivi des équipes.
Mettre en oeuvre des modalités de recrutement et de formation permettant d'assurer la diversité des profils techniques des équipes afin de répondre aux exigences du projet et créer un environnement de travail inclusif.
Gérer un budget complet du projet d'intelligence artificielle en intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources afin d'assurer le retour sur investissement du projet pour l'entreprise.

MODALITES D'EVALUATION:

Mises en situation professionnelle

FRANCE-COMPETENCES
RNCP35255BC01

FORMATION AU BLOC :
Identifier et définir les enjeux et les impacts des différents domaines d'usage de l'intelligence artificielle

Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA en s'appuyant sur un système de veille technologique et économique afin de détecter les opportunités de projets d'intelligence artificielle au sein de l'entreprise.
Mesurer l'impact de l'intelligence artificielle sur l'environnement, la société et l'individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration afin d'adopter une démarche soucieuse des questions éthiques.
Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles en contrôlant les données afin de respecter la réglementation en vigueur.
Définir une politique de protection de données en identifiant les principaux risques internes et externes liés à leur sécurité afin de mieux les gérer.
Mettre en oeuvre une politique d'assurance qualité des données en s'appuyant sur un référentiel de procédures qualité pour permettre leur accessibilité, compréhension et exploitation ultérieure.

MODALITES D'EVALUATION:

Etudes de cas

FRANCE-COMPETENCES
RNCP35255BC02

FORMATION AU BLOC :
Analyser et traiter des données

Agréger un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise et ceci de façon sécurisée afin de les exploiter.
Analyser les données en identifiant les anomalies et les manques pour évaluer leur qualité et leur potentiel d'exploitation et implémenter les corrections et améliorations nécessaires.
Sélectionner les outils techniques pour le stockage, le nettoyage et le traitement des données en explorant les bibliothèques existantes pour les applications data afin de préparer l'analyse de données.
Réaliser une analyse statistique de données à l'aide de méthodes adaptées à la nature du projet afin de d'extraire une information opérationnelle pour la prise de décision.
Modéliser les données en s'appuyant sur des modèles statistiques explicatifs afin de les rendre intelligibles et exploitables.

MODALITES D'EVALUATION:

Mises en situation professionnelle

FRANCE-COMPETENCES
RNCP35255BC03

FORMATION AU BLOC :
Implémenter une solution d'apprentissage automatisé (Machine et Deep Learning)

Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation afin de les rendre exploitables par des algorithmes d'apprentissage automatisés.
Augmenter les données en mettant en oeuvre une démarche d'ingénierie des fonctionnalités et en s'appuyant sur une expertise métier et sectorielle pour en améliorer leur exploitation.
Implémenter des modèles d'apprentissage profond en concevant une architecture optimisée afin de maximiser la puissance prédictive.
Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés en mettant en place des indicateurs permettant d'en mesurer les performances afin d'assurer l'opérationnalité de la solution d'intelligence artificielle.
Sélectionner l'algorithme d'intelligence artificielle adapté au problème à résoudre en réalisant des études comparatives de différents algorithmes afin d'assurer l'efficacité de la solution.
Définir une stratégie d'optimisation des algorithmes par un échantillonnage exhaustif ou aléatoire de l'espace des paramètres et par la mise en oeuvre de métriques adaptées aux problématiques d'intelligence artificielle afin d'améliorer l'efficacité des modèles.
Évaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs en appliquant une stratégie de validation croisée des données afin de minimiser l'influence des valeurs extrêmes.

MODALITES D'EVALUATION:

Mises en situation professionnelle

FRANCE-COMPETENCES
RNCP35255BC04

FORMATION AU BLOC :
Conduire le développement informatique d'un projet d'intelligence artificielle

Identifier les librairies d'apprentissage machine (ML) et d'apprentissage profond (DL) nécessaires au projet en s'appuyant sur une analyse du besoin en infrastructure et en logiciel pour favoriser leur développement et leur mise en production.
Élaborer les spécifications fonctionnelles et techniques des besoins recensés en réalisant un inventaire complet des caractéristiques du produit puis en rédigeant un cahier des charges mis à jour régulièrement pour veiller à respecter les exigences métiers relatives au projet.
Valider régulièrement la production de la solution en s'appuyant sur le retour d'expérience des utilisateurs en interne et en externe afin d'adapter les fonctionnalités et les caractéristiques techniques du projet.
Assurer la pérennité de la solution informatique en surveillant l'évolution des données de travail pour éviter la dégradation des performances des modèles d'intelligence artificielle mis en production.
Favoriser la maintenabilité à long terme du code et son évolution en définissant des procédures d'écriture du code afin de les intégrer au projet et ainsi bâtir des solutions IA durables.
Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet en s'appuyant sur une analyse du besoin en logiciel pour favoriser leur développement et leur mise en production.

MODALITES D'EVALUATION:

Rédaction d'un cahier de spécifications fonctionnelles et techniques Etudes de cas