L'essentiel
Nomenclature
du niveau de qualification
Niveau 6
Code(s) NSF
125g : Langages artificiels et informatique ; Linguistique et didactique des langues
114b : Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
114g : Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé
Formacode(s)
31088 : Programmation
31028 : Intelligence artificielle
31026 : Data science
30812 : Langage Python
Date d’échance
de l’enregistrement
01-07-2025
| Nom légal | Siret | Nom commercial | Site internet |
|---|---|---|---|
| ECOLE PRIVEE DES SCIENCES INFORMATIQUES | 39350481600231 | EPSI | http://www.epsi.fr |
Objectifs et contexte de la certification :
L’intelligence artificielle (IA) est une simulation de processus cognitifs visant à permettre à une machine de reproduire ou d’exécuter des fonctions normalement associées à l’intelligence humaine. Elle désigne le champ d’étude et d’application qui tente de faire réaliser par une machine ce que l’homme faisait jusqu’à présent avec son intelligence. Le sujet touche un grand nombre de domaines : économique, scientifique, judiciaire, médical, industriel, etc. Les investissements en IA sont tirés par la Data science et principalement le « Machine Learning », le « Deep Learning », des applications de vision artificielle et de traitement du langage naturel. Ainsi, le « Machine Learning » représente 50 à 65% des investissements actuellement réalisés en IA. Le développement de l’IA est stimulé par la disponibilité de l’information massive à faible coût. L’accès croissant à Internet, l’augmentation du temps passé en ligne par les utilisateurs et l’utilisation des réseaux sociaux qui génèrent un flux continu de données. Cela a pour conséquence une démocratisation des outils de développement IA pour répondre à la massification des traitements. En France, on constate une accélération des investissements et des transactions dans l’IA depuis 2016. Cela impacte positivement les besoins en emploi car la recherche et le développement d’IA et d’applications IA requièrent une forte intensité en main d’œuvre, avec des compétences variées et de haut niveau.
La certification Développeur en Intelligence Artificielle et Data science s’adresse à un public qui souhaite acquérir (formation initiale ou réorientation) ou renforcer (formation continue) les compétences et l’expertise dans le développement d'applicatifs informatiques autour de l'IA et de la Data Science. Elle permet d’acquérir les compétences permettant de développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes ou non-spécialistes, intégrant directement ou indirectement des briques technologiques d'Intelligence Artificielle.
Car le développeur en Intelligence Artificielle conçoit, teste et adapte les applicatifs intégrant tout ou partie de ces technologies. Il est donc un spécialiste du développement informatique, du génie logiciel et des interfaces Homme-Machine, avec une très bonne connaissance des technologies d'IA/Data science, du secteur ou de la fonction d'application des données traitées. Ce profil s’inscrit pleinement dans des besoins en emploi confirmés dans ce domaine et à ce niveau, qui plus est dans le contexte actuel (numérique, sanitaire, environnemental). La Branche des bureaux d’études techniques anticipe un solde net de 7500 personnes supplémentaires pour la période 2019-2024 sur les métiers spécialistes de Data Science et IA (+59% par rapport à 2019).
Activités visées :
Le développeur en Intelligence Artificielle et Data science est un métier émergent. Sous la supervision du chef de projet IA, le développeur IA et Data science réalise le développement de la solution IA conçue préalablement par le CDP IA en réponse à un besoin identifié au sein des entreprises, et participe à sa mise en place (exemples d’usages d’IA : optimiser les ressources et process existants, augmenter les ventes (usages, marketing et relation client), anticiper les risques et assurer la conformité (maintenance prédictive), innover, etc.) . Au cours du projet, il contribue à la conception et à l’adaptation des solutions émises par le CDP IA. Ces solutions IA sont utilisables par des spécialistes ou non-spécialistes, intégrant directement ou indirectement des briques technologiques d'Intelligence Artificielle. Il est donc un spécialiste du développement d’applicatifs informatiques, du génie logiciel et des interfaces Homme-Machine, avec une très bonne connaissance des technologies d'IA/Data Science, du codage et des langages de programmation, du secteur ou de la fonction d'application des données traitées. Le développeur IA et Data science contribue ainsi au développement de nouveaux usages d’IA pour des clients internes ou externes. Pour ce faire, par rapport au cahier des charges fonctionnel et technique et en particulier à l’infrastructure qui lui sera proposée, il va, en préalable au déploiement, construire, entraîner, tester et adapter le modèle d’apprentissage préconisé, à partir d’une structure de données propres et appropriées qu’il aura préalablement construite dans une logique-process ETL (Extracting, Transforming, loading / Extraction, Transformation, Chargement). Une fois construit le modèle d’apprentissage répondant au besoin de la solution IA défini par le CDP IA, le Développeur IA et Data science met en production la solution IA. Il développe le Backend et le Frontend conformément aux règles de l'accessibilité numérique, réalise des plans de tests au fur et à mesure et adapte la production en conséquence. Dans une logique de qualité et d’amélioration continue, il rédige une documentation technique associée, potentiellement en anglais (exemple : le développeur commente son code (qualité de code)). Au cours du développement et une fois la solution déployée, il maintient techniquement (dysfonctionnements), améliore et/ou adapte (évolutions des besoins) l’application ou le programme d’intelligence artificielle pour répondre au besoin. Le développeur en IA et data science conduit ses actions en mode projet, en utilisant les techniques et outils de gestion de projet, en cohérence avec le projet défini, sous la supervision du chef de projet et en collaboration avec l’équipe projet. Durant tout le développement de la solution IA, il s’assure que celle-ci répond toujours aux exigences définies dans le cahier des charges fonctionnelles. Dans ce cadre, et de manière transverse, il réalise une veille technologique, réglementaire et métier, y compris en anglais.
Les tâches et activités associées au développeur en intelligence artificielle et Data science couvrent un large spectre :
A1 – Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage) Sous la supervision du chef de projet IA, le développeur IA et Data science réalise le développement de la solution IA, conçut préalablement par le CDP IA, et la met en place. Pour ce faire, par rapport au cahier des charges fonctionnel et technique et en particulier à l’infrastructure qui lui sera proposée, il va, en préalable au déploiement, construire, entraîner, tester et adapter le modèle d’apprentissage préconisé, à partir d’une structure de données propres et appropriées qu’il aura auparavant construite dans une logique-process ETL. Une fois le modèle d’apprentissage répondant au besoin de la solution IA défini par le CDP IA, le Développeur IA et Data science met en production le modèle IA. Il développe le Backend et le Frontend de la solution IA, réalise des plans de tests au fur et à mesure et adapte la production en conséquence. Dans une logique de qualité et d’amélioration continue, il rédige une documentation technique associée, potentiellement en anglais. Au cours du développement et une fois la solution déployée, il maintient techniquement (dysfonctionnements), améliore et/ou adapte (évolutions des besoins) l’application ou le programme d’intelligence artificielle pour répondre au besoin.
A1.1 Sous activité : Gestion des données de la solution IA
A partir de l’architecture des données et des flux conçus par le CDP IA, le développeur en IA et Data science va créer la structure de données afin d’obtenir un corpus de données à grande échelle. L’objectif est d’alimenter la solution IA de données fiables. Pour cela, le développeur en IA et Data science utilise toutes les phases d’un processus ETL - Collecte des données (ETL : Extraction) - Traitement des données (ETL : Transformation - Preprocessing) - Création des structures de stockage des données (ETL : Loading/chargement) - Requêtage des structures de données (ETL : Loading/ chargement)
A1.2 Sous activité : Développement du modèle/programme d’apprentissage de la solution IA A partir de la solution IA conçue par le CDP IA, le développeur en IA et Data science va réaliser le modèle d’apprentissage de données selon le cahier des charges fonctionnel (programmation dans un environnement de codage - Programmer sur des Framework). Il va ensuite entraîner le modèle afin qu’il apprenne les informations nécessaires pour répondre au besoin en se basant sur les données disponibles dans les structures de données (A1.1 Sous activité : gestion des données) afin d’obtenir le meilleur résultat possible au regard des critères de performance attendus. - Préparation, adaptation des données pour le modèle d’apprentissage (attributs endogènes et exogènes) (Feature Engineering) - Développement du modèle d’apprentissage Implémentation du modèle d’apprentissage : Réalisation de l’entrainement du modèle d’apprentissage : Paramétrages du modèle d’apprentissage - Test du modèle d’apprentissage - à partir de l’infrastructure et reporting du résultat - Pré-analyse des résultats du modèle d’apprentissage.
A1.3 Sous activité : Mise en production/maintenabilité de la solution IA Une fois que le modèle est suffisamment aguerri selon les indicateurs que le CDP IA aura défini, le Développeur en IA et Data science met en production la solution IA (= déploiement à échelle réelle). Les données étant fluctuantes la solution IA évolue au fil du temps et les besoins utilisateurs également. Le Développeur en IA et Data science doit s’assurer de l’adéquation de la solution avec la demande initiale. Livraison : Informer le CDP IA de la disponibilité de la solution IA selon les exigences attendues dans le CDC - Développement du Backend - Développement du Frontend - Contrôle qualité / réalisation de tests / mesure de la performance (passage à l’échelle réelle) - Maintien / Amélioration de l’application ou du programme d’intelligence artificielle en fonction des évolutions pour répondre au besoin
A2 – Gestion des activités/tâches du projet de développement de la solution IA Le Développeur en IA et Data science est capable d’utiliser une méthode de projet pour effectuer sa mission, en cohérence avec le projet défini sous la supervision du chef de projet et en collaboration avec l’équipe projet. Durant tout le développement de la solution IA, le Développeur en IA et Data science s’assure que celui-ci répond toujours aux exigences définies dans le cahier des charges fonctionnel. Pour garantir cette cohérence du besoin avec la solution créée, il réalise une veille technologique, réglementaire et métier y compris en anglais afin de maîtriser la réalisation. - Application d’une méthode de projet prédéfinie par le chef de projet (méthode agile) - Suivi, adaptation et compte rendu de la réalisation en collaboration avec les équipes - Autocontrôle de la conformité avec la demande - Réalisation de la veille technologique, réglementaire, métier
Compétences attestées :
A1 –Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage)
A1.1 Sous activité : Gestion des données de la solution IA
A1.1 C1/ Définir les sources et les outils nécessaires pour permettre de collecter les données
A1.1 C2/ Recueillir de manière sécurisée les informations à partir de sources adaptées (sources hétérogènes, internes fournies par le client ou externes accessibles en Open Data) permettant de définir les données à collecter pour réaliser l’architecture de données
A1.1 C3/ Paramétrer les outils afin d’importer les données de manière automatisée et sécurisée
A1.1 C4/ Analyser, nettoyer, trier et s’assurer de la qualité des données afin de les rendre exploitables pour la solution IA, en utilisant des outils d’analyse et de visualisation des données et se basant sur des approches de la Data science
A1.1 C5/ Construire la structure de stockage des données (modèle de données) qui répond au mieux au besoin d’analyse
A1.1 C6/ Représenter graphiquement les relations entre les données afin de les visualiser en créant des tableaux de bord accessibles à tout public garantissant ainsi l'accessibilité numérique
A1.1 C7/ Exploiter de manière automatisée et analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données (requêtage ou interrogation) afin de répondre aux exigences de la solution IA définit dans le cahier des charges
A1.2 Sous activité : Développement du modèle/programme d’apprentissage de la solution IA
A1.2 C1/ Générer des données d'entrée, récolter et adapter les types de données traitées nécessaires au modèle d’apprentissage en utilisant des approches et des outils adaptés
A1.2 C2/ Paramétrer un environnement de codage (Framework) adéquat pour développer le modèle d’apprentissage
A1.2 C3/ Coder le modèle d’apprentissage choisi (réseau de neurones, boosting, forêt aléatoire, arbre de décision, etc) en maitrisant les différentes architectures dans un environnement de développement
A1.2 C4/ Réaliser et paramétrer une procédure d’entrainement adéquate (Entraînement par lot, par mini lot, online, Etc.) d’un modèle d’apprentissage : supervisé, semi-supervisé, non supervisé, en sélectionnant des données d’apprentissage les plus adéquats au besoin d’analyse
A1.2 C5/ Réaliser une phase de test :
A1.2 C6/ Ajuster l’apprentissage du modèle (entraînement) à partir du taux d’apprentissage et des résultats obtenus
A1.3 Sous activité: Mise en production/maintenabilité de la solution IA
A1.3 C1/ Développer le back-end : Développer les composants de la solution IA sous forme d’API et/ou de programmes intégrés en utilisant des outils adaptés
A1.3 C2/ Développer le front-end :Développer l’interface homme-machine en utilisant les techniques, les outils et les plateformes dans l’objectif de rendre l’approche ergonomique et conforme à l’accessibilité numérique
A1.3 C3/ Mettre en œuvre des plans de test définit pour préparer le déploiement de la solution IA : -Exécuter ou adapter les plans de test : fonctionnels, structurels, de non-régression et de sécurité -Analyser les résultats des tests et apporter les corrections
A1.3 C4/ Superviser le fonctionnement de la solution IA à partir des outils de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements dans une démarche d’amélioration continue
A1.3 C5/ Corriger les dysfonctionnements de son périmètre de responsabilité
A1.3 C6/ Réaliser les évolutions fonctionnelles de la solution IA afin de répondre au besoin d’amélioration
A2 – Gestion des activités/tâches du projet de développement de la solution IA
A2 C1/ Mettre en œuvre une méthodologie adaptée de réalisation du projet en collaboration avec les équipes projet, afin de garantir le déploiement du projet dans les délais et dans un environnement agile :
A2 C2/ Rendre compte de l’avancement du projet aux personnes en lien avec le projet grâce aux canaux de communication adéquat et adapté afin de permettre à tout public d’accéder librement et facilement au numérique (public cible, collaborateurs interne, sous-traitants …)
A2 C3/ Contribuer ou animer des réunions de travail avec les équipes projets afin de faire évoluer l’avancée du projet, possiblement en anglais
A2 C4/ Auto-contrôler ses actions et productions au regard du cahier des charges afin de garantir leurs cohérences
A2 C5/ Définir et mettre en place un système de veille permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques
A2 C6/ Améliorer le potentiel de développement et/ou d’exploitation des solutions IA en exploitant les informations recueillies par le système de veille :
Modalités d'évaluation :
L'évaluation est réalisée par le biais des mises en situation professionnelle (MSPR) et d’un dossier professionnel
Mises en situation professionnelle (MSPR) : La préparation des MSPRs se fait par équipe de 3 maximum et donne lieu à une production écrite individuelle, une soutenance orale par équipe devant un jury de deux professionnels Experts dans le métier, et une évaluation individuelle par le jury à la suite d’un échange individuel avec le jury
Dossier Professionnel : Le candidat doit mettre en avant les compétences acquises en entreprise durant le stage ou l’alternance. Cette épreuve fait l’objet d’une production écrite individuelle de 50 à 60 pages et d'une soutenance individuelle orale devant un jury de deux professionnels experts métiers et un représentant de l’organisme de certification
Des adaptations des modalités d’évaluation pour les personnes en situation de handicap sont proposées dans le règlement de validation de la certification
RNCP36581BC01 - Créer un modèle de données d'une solution IA en utilisant des méthodes de Data science
| Liste de compétences | Modalités d'évaluation |
|---|---|
|
A1.1 C1/ Définir les sources et les outils nécessaires pour permettre de collecter les données A1.1 C2/ Recueillir de manière sécurisée les informations à partir de sources adaptées (sources hétérogènes, internes fournies par le client ou externes accessibles en Open Data) permettant de définir les données à collecter pour réaliser l’architecture de données A1.1 C3/ Paramétrer les outils afin d’importer les données de manière automatisée et sécurisée A1.1 C4/ Analyser, nettoyer, trier et s’assurer de la qualité des données afin de les rendre exploitables pour la solution IA, en utilisant des outils d’analyse et de visualisation des données et se basant sur des approches de la Data science A1.1 C5/ Construire la structure de stockage des données (modèle de données) qui répond au mieux au besoin d’analyse A1.1 C6/ Représenter graphiquement les relations entre les données afin de les visualiser en créant des tableaux de bord accessibles à tout public garantissant ainsi l'accessibilité numérique A1.1 C7/ Exploiter de manière automatisée et analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données (requêtage ou interrogation) afin de répondre aux exigences de la solution IA définit dans le cahier des charges |
Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) Mise en œuvre d’un processus ETL répondant au besoin d’une solution IA. A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée) : Phase 1 Le candidat doit produire une cartographie des données : Analyser et choisir les données Proposer et justifier les outils de collecte et traitement, Extraire les données de manière sécurisée , Justifier des données collectées et analysées à l’oral Phase 2 Le candidat doit transformer les données : Structurer et traiter les données nécessaires à la solution , Produire un prototype informatisé de données collectées et traitées , Justifier le choix des outils à l’oral, Représenter graphiquement les relations entre les données et l’expliquer Phase 3 Le candidat doit construire la structure de stockage des données en adéquation avec le besoin d’analyse Phase 4 Le candidat doit requêter les structures de données: Définir les outils de requêtage automatisé , Justifier le choix des outils , Exploiter les informations recueillies dans les structures de stockage des données de manière automatisée , Analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données |
RNCP36581BC02 - Développer un modèle prédictif d'une solution IA
| Liste de compétences | Modalités d'évaluation |
|---|---|
|
A1.2 C1/ Générer des données d'entrée, récolter et adapter les types de données traitées nécessaires au modèle d’apprentissage en utilisant des approches et des outils adaptés A1.2 C2/ Paramétrer un environnement de codage (Framework) adéquat pour développer le modèle d’apprentissage A1.2 C3/ Coder le modèle d’apprentissage choisi (réseau de neurones, boosting, forêt aléatoire, arbre de décision, etc) en maitrisant les différentes architectures dans un environnement de développement A1.2 C4/ Réaliser et paramétrer une procédure d’entrainement adéquate d’un modèle d’apprentissage : supervisé, semi-supervisé, non supervisé, en sélectionnant des données d’apprentissages les plus adéquats aux besoins d’analyse A1.2 C5/ Réaliser une phase de test en choisissant une méthode appropriée afin d'analyser la performance du modèle de données A1.2 C6/ Ajuster l’apprentissage du modèle (entraînement) à partir du taux d’apprentissage et des résultats obtenus |
Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée(MSPR) Développement d’un modèle d’apprentissage répondant au besoin d’une solution IA A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée) : Phase 1 Le candidat doit :Définir les données nécessaires au modèle d’apprentissage ,Définir des approches adaptées à l’acquisition et au traitement des données ,Sélectionner les outils adaptés à l’acquisition et au traitement des données ,Justifier ces choix à l’oral ,Mettre en œuvre les approches et les outils afin d’obtenir un corpus de données fiables pour alimenter le modèle d’apprentissage Phase 2 Le candidat doit coder un modèle d’apprentissage définit en Paramétrant le Framework et en Codant le modèle d’apprentissage sur le Framework Phase 3 Le candidat doit, à partir d’un corpus de données et d’un modèle d’apprentissage donné appliquer une procédure d’entrainement adéquat au modèle d’apprentissage, paramétrer la procédure d’entrainement , réaliser une phase de test , analyser la performance du test , proposer des ajustements d’apprentissage du modèle |
RNCP36581BC03 - Produire et maintenir une solution IA
| Liste de compétences | Modalités d'évaluation |
|---|---|
|
A1.3 C1/ Développer le back-end : Développer les composants de la solution IA sous forme d’API et/ou des programmes intégrés en utilisant des outils adaptés A1.3 C2/ Développer le front-end :Développer l’interface homme-machine en utilisant les techniques, les outils et les plateformes dans l’objectif de rendre l’approche ergonomique et conforme à l’accessibilité numérique A1.3 C3/ Mettre en œuvre des plans de tests définit pour préparer le déploiement de la solution IA A1.3 C4/ Superviser le fonctionnement de la solution IA à partir des outils de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements dans une démarche d’amélioration continue A1.3 C5/ Corriger les dysfonctionnements de son périmètre de responsabilité A1.3 C6/ Réaliser les évolutions fonctionnelles de la solution IA afin de répondre au besoin d’amélioration |
Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) Mise en production d’une solution IA A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée) : Phase 1 Le candidat doit sélectionner les outils permettant de développer le back-end de la solution IA, développer le back-end de la solution IA , définir les techniques, les outils et les plateformes permettant de développer le front-end de la solution IA , développer le front-end de la solution IA de manière ergonomique , rédiger une documentation technique justifiant son code pour chaque phase de réalisation Phase 2 Le candidat doit exécuter ou adapter un plan de test pour mesurer la performance de l’IA , analyser les résultats des tests, proposer des corrections selon les résultats de l’analyse Phase 3 Le candidat doit à partir d’une solution IA existante - Exécuter les techniques de monitorage - Analyser les résultats et proposer des corrections Phase 4 Le candidat doit à partir d’une solution IA existante apporter une amélioration : d’une fonctionnalité existante , création d’une nouvelle fonctionnalité |
RNCP36581BC04 - Gérer les activités \tâches du développement d'une solution IA
| Liste de compétences | Modalités d'évaluation |
|---|---|
|
A2 C1/ Mettre en œuvre une méthodologie adaptée de réalisation du projet, afin de garantir le déploiement du projet en collaboration avec les équipes projet dans les délais et dans un environnement agile A2 C2/ Rendre compte de l’avancement du projet aux personnes en lien avec le projet grâce aux canaux de communication adéquat et adapté afin de permettre à tout public d’accéder librement et facilement au numérique (public cible, collaborateurs interne, …)
A2 C3/ Contribuer ou animer des réunions de travail avec les équipes projets afin de faire évoluer l’avancée du projet, possiblement en anglais A2 C4/ Auto-contrôler ses actions et productions au regard du cahier des charges afin de garantir leurs cohérences A2 C5/ Définir et mettre en place un système de veille permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques A2 C6/ Améliorer le potentiel de développement et/ou d’exploitation des solutions IA en exploitant les informations recueillies par le système de veille : Technologiques , Réglementaires, Sécurité informatique |
Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée), le candidat doit (écrit /production + oral) Phase 1 Planifier les étapes du projet de développement de la solution
Phase 2 Le candidat doit à partir d’une étape d’un projet donnée
Phase 3
Phase 4
|
Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par correspondance :
Chaque bloc de compétences fait l’objet d'au moins une épreuve. Chaque bloc peut ainsi être validé indépendamment l’un de l’autre et passé de façon autonome. Toutefois, l’acquisition de l’ensemble des blocs de compétences ne vaut pas acquisition de la certification pour laquelle une évaluation finale est requise. Pour acquérir la certification de Développeur en intelligence artificielle et Data science, dans le cadre d’un parcours de formation (en continu ou bien en discontinu), le candidat doit avoir validé les 4 blocs (1 à 4) en continu ou en discontinu par capitalisation, et avoir validé l'épreuve finale (Dossier professionnel composé d’un écrit et d’une soutenance orale) organisée auprès d’un jury expert dans le métier visé. Cette épreuve finale permet au jury de certification de vérifier la réalité de l’acquisition de l’ensemble du spectre de compétences nécessaires.
Dans le cadre de l’accès à la certification par la V.A.E., les compétences sont évaluées au travers d’un dossier de validation et d’un entretien devant un jury VAE.
Secteurs d’activités :
Le développeur en intelligence artificielle et Data science peut exercer son activité dans l’ensemble des secteurs. Il exerce des tâches « d’expert métier » en autonomie, mais participe également aux étapes de définition des projets et à la veille sur les technologies, notamment les briques de développement mises à disposition par d’autres acteurs de l’IA. Selon la maturité de l’IA au sein de l’entreprise, de leur taille et de leur organisation, les entreprises font appel au Développeur IA :
Le développeur en IA et Data science peut ainsi proposer son expertise dans tous les secteurs d’activités. Les secteurs d’activité les plus porteurs pour le développement de l’IA, à date, sont :
Les entités concernées sont aussi bien les TPE, les PME et les grandes entreprises du secteur privé, que les organismes publics et collectivités et les autres organismes privés.
Type d'emplois accessibles :
Les appellations courantes de l’emploi évoluent en fonction des caractéristiques des entreprises, du niveau d’expérience et de certification des personnes en sortie de formation. La certification vise deux niveaux de fonctions :
Fonctions visées directement en sortie de formation/certification (premier emploi / junior) ;
Fonctions visées à moyen et long terme (3 à 10 ans d’expérience / Junior confirmé et senior) :
Code(s) ROME :
Références juridiques des règlementations d’activité :
Sans être réglementé à proprement dit, le métier de développeur en Intelligence Artificielle et Data Science doit s'exercer dans le respect des réglementations de protection et de sécurité des données et de leurs échanges.
Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :
Les prérequis sont :
Dans le cas où un candidat ne disposerait pas des prérequis définis, il a la possibilité de déposer un dossier de candidature qui sera examiné par une commission réunissant la direction pédagogique EPSI et le responsable en charge du recrutement des candidats en vue d’une admission « exceptionnelle ».
La sélection des candidats comprend :
Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :
Chaque bloc de compétences fait l’objet d'au moins une épreuve, et peut ainsi être validé de façon autonome et indépendamment des autres. Toutefois, l’acquisition de l’ensemble des blocs de compétences ne vaut pas acquisition de la certification pour laquelle une évaluation finale est requise.
Pour acquérir la certification dans le cadre d’un parcours de formation (en continu ou bien en discontinu), le candidat doit :
Dans le cadre de l’accès à la certification par la V.A.E., les compétences sont évaluées au travers d’un dossier de validation et d’un entretien devant un jury VAE.
Pré-requis disctincts pour les blocs de compétences :
Non
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 trois membres : - Un membre interne à l'organisme certificateur de la direction Innovation & Pédagogie ou le directeur du centre de formation ou son représentant - Deux professionnels du secteur informatique et/ou IA externes à l'organisme de formation |
|
| En contrat d’apprentissage | X |
Le jury est composé de trois membres : - Un membre interne à l'organisme certificateur de la direction Innovation & Pédagogie ou le directeur du centre de formation ou son représentant - Deux professionnels du secteur informatique et/ou IA externes à l'organisme de formation |
|
| Après un parcours de formation continue | X |
Le jury est composé de trois membres : - Un membre interne à l'organisme certificateur de la direction Innovation & Pédagogie ou le directeur du centre de formation ou son représentant - Deux professionnels du secteur informatique et/ou IA externes à l'organisme de formation |
|
| En contrat de professionnalisation | X |
Le jury est composé de trois membres : - Un membre interne à l'organisme certificateur de la direction Innovation & Pédagogie ou le directeur du centre de formation ou son représentant - Deux professionnels du secteur informatique et/ou IA externes à l'organisme de formation |
|
| Par candidature individuelle | X | - | |
| Par expérience | X |
Le jury est composé de trois membres : - Un membre interne à l'organisme certificateur de la direction Innovation & Pédagogie ou le directeur du centre de formation ou son représentant - Deux professionnels du secteur informatique et/ou IA externes à l'organisme de formation |
| Oui | Non | |
|---|---|---|
| Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie | X | |
| Inscrite au cadre de la Polynésie française | X |
Aucune correspondance
| Date de décision | 01-07-2022 |
|---|---|
| Durée de l'enregistrement en années | 3 |
| Date d'échéance de l'enregistrement | 01-07-2025 |
Statistiques :
Liste des organismes préparant à la certification :
Référentiel d'activité, de compétences et d'évaluation :
Trouver une certification professionnelle
Déposer mes données comptables et analytiques
Télécharger le référentiel des niveaux de prise en charge
Trouver mon OPCO
Accéder à la Grande Bibliothèque
Consulter les études et publications de France compétences
Me reporter aux délibérations de France compétences
Parcourir l'espace tutoriel de la certification pofessionnelle
