Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

Contexte : L'adoption de l'Intelligence Artificielle (IA) par les entreprises a dépassé le stade expérimental pour entrer dans une phase critique d'industrialisation massive. Au-delà de la simple conception de modèles, les organisations font face à des défis complexes liés au passage à l'échelle, à l'hybridation des infrastructures (Cloud/On-premise) et à l'intégration de nouveaux paradigmes comme l'IA Générative. Ce changement de dimension impose une structuration rigoureuse : les solutions doivent être non seulement performantes, mais aussi auditables, économiquement viables (FinOps), sobres énergétiquement (GreenOps) et strictement conformes aux nouvelles réglementations européennes (AI Act, RGPD).

Dans ce contexte, le rôle de l'Architecte en Intelligence Artificielle devient stratégique. À la différence du développeur qui produit le code, l'Architecte conçoit la stratégie technique globale, arbitre les choix technologiques structurants et pilote la gouvernance des données. Cette certification répond au besoin urgent des entreprises de disposer d'experts capables d'orchestrer la transformation Data & IA, de garantir la souveraineté des données et de sécuriser le cycle de vie complet des systèmes d'IA, de la conception à la maintenance en conditions opérationnelles.

Cette certification vise à répondre au besoin croissant du marché pour des professionnels qualifiés dans le domaine de l'IA, capables de conduire l'innovation et la transformation numérique à travers une utilisation éthique et efficace de l'IA.

Activités visées :

Conception et cadrage de la gouvernance des données et des systèmes d’IA : L’Architecte en Intelligence Artificielle conçoit le cadre de gouvernance des données et des systèmes d’IA en lien avec la direction et les fonctions de conformité, en arbitrant entre exigences réglementaires, contraintes techniques et objectifs business, afin de garantir des usages responsables, maîtrisés et conformes des systèmes d’IA.

Déploiement, pilotage et évaluation de la gouvernance Data & IA : L’Architecte en Intelligence Artificielle pilote la mise en œuvre opérationnelle du cadre de gouvernance Data & IA, en évaluant les pratiques existantes, en identifiant les écarts et en définissant des plans d’amélioration, afin d’assurer l’effectivité et la pérennité du dispositif dans l’organisation.

Anticipation et adaptation de la gouvernance face aux évolutions réglementaires et technologiques : L’Architecte en Intelligence Artificielle anticipe les évolutions réglementaires et technologiques impactant les données et les systèmes d’IA, en analysant leurs effets sur les architectures et les usages, afin d’adapter durablement la stratégie de gouvernance de l’organisation.

Modélisation de l’infrastructure : L’Architecte en Intelligence Artificielle modélise l’infrastructure de données et de calcul nécessaire aux projets d’IA en définissant les spécifications techniques et l’architecture logique et physique, et en arbitrant les choix d’hébergement, afin de garantir l’adéquation de la plateforme aux cas d’usage IA de l’organisation.

Industrialisation et déploiement des environnements IA : L’Architecte en Intelligence Artificielle industrialise le déploiement des environnements Data & IA en automatisant la mise en place de l’infrastructure et en structurant les services de stockage et d’exécution, afin de supporter les besoins spécifiques d’entraînement et d’inférence des modèles d’IA.

Pilotage de la résilience, de la sécurité et de l’efficience : L’Architecte en Intelligence Artificielle pilote la résilience, la sécurité et l’efficience de l’infrastructure Data & IA en définissant les mécanismes de haute disponibilité, les principes de sécurité by design et le pilotage FinOps/GreenOps, et en coordonnant les équipes techniques, afin d’assurer la continuité, la maintenabilité et la performance de la plateforme en production.

Conception des architectures de flux de données : L’Architecte en Intelligence Artificielle conçoit l’architecture technique des flux de données en analysant les sources, en arbitrant entre les modes de traitement (Batch, Streaming, ELT) et en structurant les couches de transformation, afin de garantir la disponibilité de données qualifiées pour les modèles IA.

Industrialisation et automatisation du traitement : L’Architecte en Intelligence Artificielle industrialise les processus de préparation des données en développant des pipelines de transformation automatisés, en configurant les outils d'orchestration et en intégrant les mécanismes de sécurité, afin d’assurer la fiabilité et la conformité des flux en production.

Pilotage de la performance et de la qualité : L’Architecte en Intelligence Artificielle pilote la performance et l’intégrité des flux de données en déployant des contrôles qualité automatisés, en supervisant l’efficience économique des traitements et en coordonnant les équipes techniques, afin d’assurer la maintenabilité et l’auditabilité des pipelines.

Conception et industrialisation du cycle de vie des modèles : L’Architecte en Intelligence Artificielle conçoit l’architecture du cycle de vie des modèles en automatisant les processus d'entraînement, de mise à jour et de validation, afin d'assurer la reproductibilité, la traçabilité et la qualité industrielle des solutions d'IA.

Déploiement et intégration des solutions d’IA en production : L’Architecte en Intelligence Artificielle pilote le déploiement des solutions d’IA en orchestrant les services et en choisissant les modes d'exposition adaptés, afin de garantir l'accessibilité, la scalabilité et la performance des modèles.

Supervision, maintien en conditions opérationnelles et observabilité : L’Architecte en Intelligence Artificielle assure le maintien en conditions opérationnelles des solutions d'IA en déployant des systèmes de monitoring technique et métier, afin de détecter les dérives et garantir la fiabilité dans le temps.

Pilotage de l’éthique, de la qualité et de la performance interdisciplinaire : L’Architecte en Intelligence Artificielle garantit la transparence, la sécurité et l'éthique des solutions déployées en implémentant des mécanismes de contrôle et d'audit, afin de répondre aux exigences réglementaires et de prévenir les risques.

Compétences attestées :

Analyser les usages et les actifs Data & IA de l’organisation en identifiant les sources, les flux et les sensibilités de données afin de cartographier les risques (sécurité, biais, confidentialité) et de prioriser les chantiers de mise en conformité.

Structurer l’organisation et les rôles de la gouvernance en définissant les responsabilités des Data Owners et Data Stewards (matrice RACI) afin d'assurer une coordination efficace entre les métiers et les équipes techniques dans la gestion du patrimoine de données.

Etablir les standards de qualité et d'interopérabilité à travers la mise en place de contrats de données (Data Contracts) et d'un catalogue de services afin de garantir la fiabilité, la traçabilité et l'auditabilité des données alimentant les modèles d'IA.

Concevoir la politique d’accès et de sécurisation des actifs en définissant des protocoles de gestion des identités et des droits (RBAC, ABAC) et des méthodes d'anonymisation afin de protéger les informations sensibles et de garantir la souveraineté des données conformément aux politiques de sécurité.

Intégrer les exigences réglementaires et éthiques (RGPD, AI Act, éthique par conception) dans les cycles de développement afin de prévenir les risques juridiques, de garantir l'explicabilité des modèles et d'assurer une IA responsable.

Concevoir des actions de sensibilisation à la gouvernance des données et de l’IA, en intégrant les exigences d’accessibilité et d’inclusion, afin de garantir une appropriation homogène des règles de gouvernance par les différentes parties prenantes de l’organisation.

Évaluer l’efficacité du cadre de gouvernance par la mise en place d'indicateurs de performance (KPI) et de procédures d'audit régulières afin de piloter l'amélioration continue du dispositif et d'adapter la stratégie aux évolutions technologiques et réglementaires.

Organiser une veille stratégique sur les ruptures technologiques et les évolutions réglementaires (AI Act, RGPD) afin d'anticiper les impacts sur le patrimoine Data & IA et de préconiser les adaptations d’architecture garantissant l’état de l'art.

Établir les spécifications techniques de l’infrastructure (puissance CPU/GPU, stockage distribué, latence réseau) en fonction des besoins stratégiques afin de garantir l’adéquation aux cas d’usage IA de l’organisation.

Concevoir le schéma d’architecture logique et physique de l’infrastructure (diagrammes, topologies de calcul et de stockage) afin de structurer un écosystème IA cohérent, évolutif et industrialisable.

Arbitrer entre les modèles d’hébergement (Cloud, On-Premise, Hybride) et de services (Serverless, PaaS, IaaS) afin d’optimiser les coûts, la performance et la souveraineté des données.

Industrialiser le déploiement de l’infrastructure en utilisant des outils d’Infrastructure as Code (Terraform) afin d’assurer la reproductibilité, la traçabilité et la sécurisation des environnements de production.

Structurer les services de stockage et les environnements d'exécution (Data Lakes, Bases Vectorielles, Orchestration de containers) afin de supporter les flux spécifiques à l'entraînement et à l'inférence.

Garantir la haute disponibilité et la résilience du système par la mise en œuvre de mécanismes de scalabilité (Auto-scaling) et de basculement (Fail-over) afin d'assurer la continuité de service des applications IA.

Elaborer les principes de sécurité de l’infrastructure (segmentation réseau, gestion des secrets, IAM, chiffrement) pour assurer la protection des systèmes Data & IA par conception.

Piloter l’efficience économique et énergétique de l’architecture (FinOps/GreenOps) à l'aide d'outils de monitoring afin de contrôler les budgets et de minimiser l’impact environnemental de l’infrastructure.

Coordonner les équipes techniques et piloter le déploiement en arbitrant les choix technologiques et en produisant une documentation accessible (incluant le handicap) pour assurer la maintenance du système.

Concevoir l’architecture technique des flux (batch, streaming, ELT, ETL) en arbitrant entre les contraintes de volume et de vélocité pour répondre aux besoins spécifiques des modèles IA.

Structurer les étapes de préparation et de transformation (nettoyage, normalisation, enrichissement) afin de produire des jeux de données qualifiés pour l’entraînement et l’inférence.

Industrialiser et orchestrer les pipelines en utilisant des outils de programmation et d'ordonnancement (Airflow) afin de garantir l'automatisation totale du cycle des données.

Implémenter les mécanismes de Data Quality et de correction automatisée (tests de schémas, détection d'anomalies) pour garantir l’intégrité des données en entrée des modèles.

Intégrer les contraintes de sécurité et de conformité (anonymisation, chiffrement, RGPD) techniquement au sein des flux de traitement.

Superviser la performance et l'efficience économique des flux (monitoring, consommation CPU/RAM) afin d'optimiser les coûts d'exploitation des pipelines.

Piloter les projets de Data Engineering en coordonnant les développements (Agilité, Backlog) et en assurant le suivi de la fiabilité et de la maintenabilité des flux.

Industrialiser le cycle de vie des modèles d’IA en concevant des architectures d’entraînement, de validation et de versioning automatisées (CI/CD/CT/PromptOps), afin de garantir la reproductibilité et la traçabilité des systèmes.

Modéliser l’architecture de déploiement et d’inférence (temps réel, batch, edge) en sélectionnant les solutions d'infrastructure et d'orchestration adaptées, afin de garantir la scalabilité et la résilience des services IA.

Piloter la veille stratégique sur les systèmes de production d’IA en évaluant les nouveaux cadres et outils technologiques, afin d’optimiser l’expérience utilisateur, de renforcer la sécurité et de réduire les coûts.

Piloter les stratégies de mise en production et d’observabilité en déployant des dispositifs de déploiement progressif et de monitoring (dérives, performances), afin de sécuriser l'usage et d'orienter la maintenance.

Arbitrer l’efficience opérationnelle et économique des systèmes en analysant la consommation des ressources (GPU, tokens, énergie), afin de garantir la soutenabilité financière et environnementale des solutions.

Intégrer les exigences éthiques et réglementaires dans l’industrialisation en déployant des mécanismes d’explicabilité et de contrôle des sorties, afin de maîtriser les risques techniques et sociétaux.

Diriger la collaboration interdisciplinaire et la qualité technique des équipes en supervisant les travaux des experts, afin de garantir des performances de déploiement au meilleur état de l'art.

Élaborer la documentation technique et de conformité (fiches d'identité des modèles, dossiers d’architecture), en synthétisant les caractéristiques critiques du système, afin de garantir la transparence et l’auditabilité des solutions.

Modalités d'évaluation :

L’évaluation des compétences est réalisée au travers de mises en situation professionnelles reconstituées, traitées en mode projet. Pour chaque bloc de compétences, le candidat doit élaborer une stratégie et une solution technique répondant à un cahier des charges complexe, représentatif des enjeux d'entreprise.

Le dispositif d'évaluation s'articule autour de deux axes :

1. Productions écrites et techniques : Réalisation de dossiers stratégiques (plans de gouvernance, dossiers d'architecture) et de livrables techniques opérationnels (code source, scripts d'infrastructure as code, captures vidéo de déploiement).
2. Soutenances orales devant jury : Présentation des travaux suivie d'une phase de questionnement, visant à évaluer la capacité du candidat à justifier ses arbitrages techniques, économiques et éthiques face à un jury de professionnels.

Les modalités d'évaluation et les conditions matérielles sont aménagées pour les personnes en situation de handicap, conformément à la réglementation en vigueur.