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Répertoire national des certifications professionnelles

Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle

Active

N° de fiche
RNCP35450
Nomenclature du niveau de qualification : Niveau 7
Code(s) NSF :
  • 326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Formacode(s) :
  • 30854 : langage informatique
  • 31054 : informatique
  • 31052 : Data Warehouse
  • 31028 : intelligence artificielle
Date d’échéance de l’enregistrement : 17-03-2024
Nom légal Nom commercial Site internet
ANAPIJ - 92100 ESGI https://www.esgi.fr/
Objectifs et contexte de la certification :

Les principes de l’Intelligence Artificielle (IA) ne sont pas nouveaux, mais la massification des données et l’accroissement des capacités des processeurs les ont impactés. L’évolution des techniques d’IA offre aux acteurs des changements d’échelle et un gain de temps dans la compréhension de phénomènes complexes auparavant inaccessibles. L’IA s’intègre à différents niveaux des chaînes de valeur industrielles : amélioration des process, perfectionnement du contrôle qualité, détection des anomalies, prédiction des défaillances, etc. Son développement impacte autant la production que la conception, le management ou le marketing. La révolution technologique et la mondialisation engendrent de nouveaux rapports économiques, et l’intelligence artificielle permet de répondre à l’enjeu de pérennisation et de conquête de marchés.  

L’IA apparaît aujourd’hui dans de nombreux cas d’usages dont les avancements sont divers (voicebots et chatbots, deep et machine learning, robotique, etc.). Ce contexte influe sur la demande de compétences actuelle et future à l’échelle française et mondiale. La transformation par l’IA ne se mesure  pas seulement par une « règle économique impactant l’emploi », mais davantage par une modification des contenus métiers. Le besoin en compétences est avéré et cette certification prépare les professionnels de demain aux compétences attendues sur le marché, qu'ils soient issus de la formation initiale ou que ce soient des profils déjà en poste mais impactés par l'IA et qui ont donc besoin de monter en compétences. Cette certification prépare des professionnels qualifiés en IA pour les entreprises de toute taille et de tout secteur d'activité.  

Activités visées :

Les activités professionnelles de l’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle se répartissent en quatre grands champs d’activités :   

- La définition de l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise. 

- La conduite de l’ingénierie d’un projet d’intelligence artificielle. 

- La conception, le déploiement et la mise en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée. 

- La conception et le pilotage d’une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de donnée.  

Il assure ses activités dans le respect du RGPD et de l’éthique dans le traitement de la donnée. Il est le garant de la propriété intellectuelle pour l’entreprise. Il maintient une veille permanente sur les innovations et les évolutions technologiques, informatiques, réglementaires inhérentes à son activité.   

Compétences attestées :

Auditer les pratiques d’utilisation de la donnée et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise pour définir une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle permettant d’augmenter la performance du système informatique de l’entreprise.       

Réaliser un benchmark des avancées technologiques et scientifiques en intelligence artificielle et big data, en France comme à l’étranger, via une veille scientifique et technique pour être réactif sur le marché.       

Proposer des évolutions en réponse à l’audit en les argumentant au travers de prototypes ou de simulations afin de sélectionner une solution en lien avec les systèmes informatiques existants, le budget alloué, le temps imparti et la stratégie de l’entreprise.       

Rédiger un cahier des charges intégrant les spécifications techniques et anticipant les contraintes technologiques, financières et de sécurité pour cadrer les évolutions de l’architecture du système informatique. 

Déployer une stratégie de mise en conformité des traitements sur les données pour les récolter et les structurer dans le respect des règles éthiques, juridiques et réglementaires.     

Réaliser des simulations et traitement de données grâce au deep learning et machine learning pour adapter les systèmes d’informations existants.       

Piloter le déroulement du projet d’IA en assurant le suivi, l’analyse des résultats, la formation et l’accompagnement des collaborateurs pour assurer la conformité du projet.       

Superviser les parties prenantes lors de la mise en production de l’IA en veillant à l’exploitation technique et fonctionnelle et à la gestion des flux de données en temps réel pour accompagner le changement dans le respect du cahier des charges, du temps et du budget impartis.       

Rédiger une documentation associée au projet d’intelligence artificielle pour faciliter son utilisation, sa maintenance et son évolution dans le système informatique existant.        

Contrôler les évolutions du système informatique afin d’ajuster la conception, la mise en production et le pilotage des futurs projets et solutions d’intelligence artificielle.        

Modéliser les processus cognitifs à partir de traitement d’image, de texte et de l’analyse d’expériences passées pour préparer et normaliser les données structurées et non structurées.       

Prototyper et tester des algorithmes de prédiction en suivant leur performance et le traitement de la donnée afin de modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.       

Réaliser un algorithme via l’apprentissage fédéré sur des périphériques ou serveurs décentralisés pour créer un modèle en limitant l’utilisation d’énergie.       

Programmer les algorithmes en utilisant des langages informatiques pour permettre la restitution de données sur la plateforme d’utilisation.       

Analyser et traiter les résultats des modèles et algorithmes implantés pour les restituer aux parties prenantes et en ressortir des axes d’amélioration.    

Analyser l’infrastructure de l’entreprise en dressant un état des lieux du matériel et des logiciels pour définir la stratégie d’infrastructure nécessaire eu égard de la stratégie globale et du budget alloué par l’entreprise.

Identifier et comparer des plateformes de stockage des données (solutions en déploiement local ou cloud) pour sélectionner celle adaptée à la stratégie d’infrastructure de   l’entreprise et respectant les normes et la réglementation en vigueur.       

Installer l’infrastructure en accompagnant les différentes parties prenantes à l’organisation afin d’assurer une mise en service optimale.   

Déployer l’infrastructure dans une solution de cloud après sélection du fournisseur afin de réduire les investissements d’infrastructure de l’entreprise.  

Constituer un échantillon de données utilisables par tous les systèmes de stockage afin d’assurer leur traitement.       

Restituer un ensemble de données au travers un rapport d'activité afin de faire état et présenter les résultats à l’entreprise.           

Modalités d'évaluation :

L'évaluation des compétences est réalisée au travers de projets et de plusieurs mises en situation professionnelle.

N° et intitulé du bloc Liste de compétences Modalités d'évaluation
RNCP35450BC01

Définir l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
  • Auditer les pratiques d’utilisation de la donnée et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise pour définir une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle permettant d’augmenter la performance du système informatique de l’entreprise. 
  • Réaliser un benchmark des avancées technologiques et scientifiques en intelligence artificielle et big data, en France comme à l’étranger, via une veille scientifique et technique pour être réactif sur le marché. 
  • Proposer des évolutions en réponse à l’audit en les argumentant au travers de prototypes ou simulations afin de sélectionner une solution en lien avec les systèmes informatiques existants, le budget alloué, le temps imparti et la stratégie de l’entreprise. 
  • Rédiger un cahier des charges intégrant les spécifications techniques et anticipant les contraintes technologiques, financières et de sécurité pour cadrer les évolutions de l’architecture du système informatique.  

Mise en situation professionnelle reconstituée au travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE.

  

La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.

RNCP35450BC02

Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Déployer une stratégie de mise en conformité des traitements sur les données pour les récolter et les structurer dans le respect des règles éthiques, juridiques et réglementaires. 
  • Réaliser des simulations et traitement de données grâce au deep learning et machine learning pour adapter les systèmes d’informations existants. 
  • Piloter le déroulement du projet d’IA en assurant le suivi, l’analyse des résultats, la formation et l’accompagnement des collaborateurs pour assurer la conformité du projet. 
  • Superviser les parties prenantes lors de la mise en production de l’IA en veillant à l’exploitation technique et fonctionnelle et à la gestion des flux de données en temps réel pour accompagner le changement dans le respect du cahier des charges, du temps et du budget impartis. 
  • Rédiger une documentation associée au projet d’intelligence artificielle pour faciliter son utilisation, sa maintenance et son évolution dans le système informatique existant.  
  • Contrôler les évolutions du système informatique afin d’ajuster la conception, la mise en production et le pilotage des futurs projets et solutions d’intelligence artificielle.  

Mises en situation professionnelle portant sur une note de veille technologique et sur la résolution de problème en science des données sur une  plateforme professionnelle de type Kaggle.

  

La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.

RNCP35450BC03

Concevoir, déployer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
  • Modéliser les processus cognitifs à partir de traitement d’image, de texte et de l’analyse d’expériences passées pour préparer et normaliser les données structurées et non structurées. 
  • Prototyper et tester des algorithmes de prédiction en suivant leur performance et le traitement de la donnée afin de modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages. 
  • Réaliser un algorithme via l’apprentissage fédéré sur des périphériques ou serveurs décentralisés pour créer un modèle en limitant l’utilisation d’énergie. 
  • Programmer les algorithmes en utilisant des langages informatiques pour permettre la restitution de données sur la plateforme d’utilisation.  
  • Analyser et traiter les résultats des modèles et algorithmes implantés pour les restituer aux parties prenantes et en ressortir des axes d’amélioration.  

Mises en situation professionnelle :

-Développement d'une application interagissant avec une API  hébergeant différents modèles pré-entraînés. 

-Réalisation d'un projet d'implémentation et d'utilisation des modèles et algorithmes relatifs au Machine Learning dans un cas pratique réel.  


La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat. 

RNCP35450BC04

Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
  • Analyser l’infrastructure de l’entreprise en dressant un état des lieux du matériel et des logiciels pour définir la stratégie d’infrastructure nécessaire eu égard de la stratégie globale et du budget alloué par l’entreprise. 
  • Identifier et comparer des plateformes de stockage des données (solutions en déploiement local ou cloud) pour sélectionner celle adaptée à la stratégie d’infrastructure de l’entreprise et respectant les normes et la réglementation en vigueur. 
  • Installer l’infrastructure en accompagnant les différentes parties prenantes à l’organisation afin d’assurer une mise en service optimale. 
  • Déployer l’infrastructure dans une solution de cloud après sélection du fournisseur afin de réduire les investissements d’infrastructure de l’entreprise. 
  • Constituer un échantillon de données utilisables par tous les systèmes de stockage afin d’assurer leur traitement. 
  • Restituer un ensemble de données au travers un rapport d'activité afin de faire état et présenter les résultats à l’entreprise.   

Mises en situation professionnelle portant sur:

- La mise en place d'un projet Big Data, avec proposition d'une infrastructure adaptée et installation.         

- La  mise en place d'une solution d'amélioration de la performance d'une entreprise.


Projet professionnel portant sur la manipulation des principaux composants d’une solution de cloud IaaS avec les produits d’un fournisseur Cloud.


La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.  

Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par équivalence :

L'obtention de chaque bloc de compétences fait l'objet de la délivrance d'une attestation de compétences. La validation de l'ensemble des blocs de compétences permet la délivrance de la certification.       

Secteurs d’activités :

L’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle est amené à travailler dans tous les secteurs d’activités :   le commerce, l’éducation, la santé, l’automobile, l’aéronautique, les médias, la banque et les assurances, le marketing, le luxe ou encore l’environnement et le tourisme. Les secteurs d’activités majoritairement concernés sont les ESN et sociétés d’activités informatiques, premiers recruteurs, ainsi que les activités de conseil et de gestion des entreprises.

Type d'emplois accessibles :

Ingénieur en intelligence artificielle 

Chef de projet intelligence artificielle 

Big data engineer 

Ingénieur deep learning / machine learning  

Consultant spécialiste IA 

Développeur spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine learning  

Analyste spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine learning  

Data analyst - Data scientist - Data engineer

Code(s) ROME :
  • M1802 - Expertise et support en systèmes d''information
  • M1810 - Production et exploitation de systèmes d''information
  • M1805 - Études et développement informatique
  • M1803 - Direction des systèmes d''information
Références juridiques des règlementations d’activité :


Le cas échéant, prérequis à la validation des compétences :

Être titulaire d’un niveau 6 dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique.  ). L'accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs. 



Validité des composantes acquises :
Voie d’accès à la certification Oui Non Composition des jurys
Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant X

Le jury est composé de 7 membres :  4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.

En contrat d’apprentissage X

Le jury est composé de 7 membres :  4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur. 

Après un parcours de formation continue X

Le jury est composé de 7 membres :  4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur. 

En contrat de professionnalisation X

Le jury est composé de 7 membres :  4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur. 

Par candidature individuelle X -
Par expérience X

Le jury est composé de 4 représentants du monde professionnel, dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur. 

Oui Non
Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie X
Inscrite au cadre de la Polynésie française X
Lien avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations : Non
Date de décision 17-03-2021
Durée de l'enregistrement en années 3
Date d'échéance de l'enregistrement 17-03-2024
Statistiques :
Lien internet vers le descriptif de la certification :

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation :

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation
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