Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

La transformation numérique constitue aujourd’hui un levier stratégique majeur pour les organisations, impactant l’ensemble des secteurs économiques. L’essor de l’intelligence artificielle, de l’exploitation massive des données et de l’automatisation des processus modifie en profondeur les modèles opérationnels, les chaînes de valeur et les métiers. Les technologies d’IA permettent d’optimiser la prise de décision, d’améliorer la performance des systèmes, de développer de nouveaux services et de renforcer la compétitivité des entreprises.

Cette évolution impose une approche systémique des projets intégrant l’IA. La conception et le déploiement d’une solution intelligente mobilisent des compétences pluridisciplinaires : mathématiques appliquées, algorithmique, programmation, gestion et préparation des données, modélisation, évaluation de performance, cybersécurité, réglementation relative à la protection des données, éthique et impact sociétal. L’intégration de l’IA dans les organisations implique également d’anticiper l’industrialisation des modèles, leur maintenance, leur explicabilité et leur cycle de vie.

En tant que cadre intermédiaire, le titulaire du Bachelor en Intelligence Artificielle participe à la conduite de projets data et IA sous la responsabilité d’un chef de projet ou d’un responsable technique. Il contribue à l’analyse des besoins, à la collecte et au traitement des données, au développement et à l’évaluation de modèles d’apprentissage automatique, ainsi qu’à leur intégration dans des environnements applicatifs. Il met en place et assure le suivi d’indicateurs de performance (qualité des données, performance des modèles, délais, coûts) permettant d’éclairer la prise de décision. Il utilise des outils de programmation, de gestion de bases de données, de visualisation et de déploiement afin de garantir la conformité aux normes techniques et réglementaires en vigueur. Il peut encadrer opérationnellement une équipe projet de petite taille dans un cadre de management fonctionnel.

D’une part, les entreprises de taille intermédiaire, les grands groupes et les sociétés de services numériques recherchent des profils disposant d’une solide base technique en développement et en intelligence artificielle, capables de contribuer rapidement à des projets applicatifs. D’autre part, les TPE/PME, en phase d’acculturation ou de transformation numérique, expriment un besoin croissant de professionnels capables de comprendre les enjeux métiers, de structurer les données existantes et de proposer des solutions d’automatisation adaptées à leur niveau de maturité technologique. Le titulaire du Bachelor en Intelligence Artificielle répond à ces besoins en articulant compétences techniques, compréhension des usages métiers et capacité à intervenir dans des environnements pluridisciplinaires.

Activités visées :

Participer à la définition du périmètre métier et à la gestion de projets d’intelligence artificielle :

Définition et organisation des projets d'intelligence artificielle

Suivi et pilotage des projets d'intelligence artificielle

Préparer et analyser des données pour l’intelligence artificielle :

Collecte, gestion, nettoyage et transformation des données

Analyse et visualisation des données

Développer et intégrer des solutions d’intelligence artificielle :

Conception et mise en œuvre de modèles d'intelligence artificielle

Intégration et validation des solutions d'intelligence artificielle

Maintenir des solutions d’intelligence artificielle :

Déploiement et surveillance des modèles d'intelligence artificielle

Maintenance et sécurisation des solutions d'intelligence artificielle

Compétences attestées :

Analyser les besoins métiers et formaliser les cas d’usage en Intelligence Artificielle en mobilisant une approche collaborative avec les parties prenantes afin d’aligner les solutions développées d’Intelligence Artificielle avec les enjeux stratégiques et opérationnels de l’organisation.

Définir les objectifs et les livrables d’un projet en intelligence artificielle en formalisant un cahier des charges clair et structuré afin d’assurer une vision partagée entre les parties prenantes et de garantir un développement efficace de la solution.

Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires en mobilisant des outils et méthodes de travail collaboratif afin de garantir la cohérence, la pertinence et la faisabilité technique du projet.

Planifier les différentes phases du projet en appliquant des méthodologies de gestion de projet afin d’optimiser l’organisation et d’assurer une progression efficace du projet.

Suivre l’avancement des projets en utilisant des outils de reporting et de visualisation pour garantir une visibilité précise et faciliter la prose de décision.

Identifier les risques en réalisant une analyse proactive avec des plans d’actions adaptés afin de sécuriser la réussite des projets.

Faciliter l’adoption des outils d’intelligence artificielle en mobilisant des actions de formation et d’accompagnement afin de garantir une utilisation efficace et responsable.

Explorer de nouvelles méthodes technologiques en intelligence artificielle par une veille active afin de proposer des solutions adaptées aux besoins métiers.

Extraire des données issues de sources hétérogènes en mobilisant des requêtes complexes (jointures, sous-requêtes, agrégations) et des langages de programmation afin d'identifier les informations pertinentes pour l'entraînement et l'évaluation des modèles d’intelligence artificielle.

Assurer la qualité et la fiabilité des jeux de données en les nettoyant et en les structurant à l’aide de bibliothèques spécialisées tout en mettant en œuvre des techniques avancées de détection des anomalies d’imputation des valeurs manquantes (moyenne, médiane) et de conversion des formats de données pour garantir leur cohérence.

Harmoniser les variables de jeux de données en appliquant des techniques de normalisation et de standardisation afin d’améliorer l’efficacité et la précision des méthodes d’apprentissages automatiques.

Analyser les distributions et tendances des données par des techniques de calculs statistiques (médian, écart-type, etc.) pour détecter les corrélations et orienter les choix des algorithmes en IA à utiliser pour la construction de tableaux de bord.

Utiliser des outils de visualisation pour explorer les données afin de faciliter l’interprétation des résultats.

Documenter les étapes de préparation et d’analyse des données en rédigeant des rapports techniques détaillant les méthodes utilisées, les résultats et les choix effectués afin d’assurer la traçabilité du travail.

Organiser les jeux de données multimodaux (texte, images, audio) en utilisant des outils spécialisés adaptés afin de garantir leur qualité et l’optimisation des algorithmes.

Déployer des modèles de machine Learning et Deep Learning afin de créer des solutions opérationnelles d’IA et répondre aux problématiques d’automatisation et de scalabilité à l’aide d’outils appropriés. 

Appliquer des méthodes de dimensionalité en éliminant les variables superflues afin d’optimiser les performances des modèles d'Intelligence Artificielle.

Intégrer des modèles d'Intelligence Artificielle dans des systèmes applicatifs en conteneurisant les modèles afin d’assurer leur déploiement et leur portabilité.

Assurer la validation des modèles et les tests des solutions IA en utilisant des techniques de Cross-validation pour tester la robustesse des modèles afin de vérifier leur conformité aux exigences fonctionnelles tout en garantissant leur fiabilité avant la mise en production.

Documenter les solutions développées en utilisant des outils de documentation technique afin de faciliter leur intégration, leur maintenance et leur évolution, permettant ainsi de partager et de maintenir efficacement les projets IA dans un environnement collaboratif.

Mettre en œuvre le déploiement de modèle IA en utilisant des outils standards afin d’assurer leurs accessibilités et leur intégration dans un environnement applicatif.

Automatiser l’intégration et le déploiement continu des solutions IA en utilisant des outils adaptés afin de simplifier les mises à jour et améliorer la gestion du cycle de vie des modèles.

Mettre en place un suivi de performance des modèles IA en utilisant de monitoring et de logging afin de détecter d’éventuelles dérives, améliorer les performances et définir des actions correctives.

Appliquer des stratégies d’entraînement de modèles en utilisant des techniques d’entrainement incrémental, afin de garantir leur pertinence et leur adaptation aux évolutions des données et des besoins métier.

Mettre en place des mesures de protection de données en appliquant des techniques de chiffrement de gestion des accès aux données d’anonymisation et de pseudonymisation à l’aide de protocole de sécurité, de solutions de gestion des identités et des accès et de cadres réglementaires pour assurer la sécurité et la conformité des solutions IA aux réglementations en vigueur.

Documenter les incidents liés aux modèles en utilisant des systèmes de suivi pour améliorer la gestion des erreurs et la maintenance.

Former les utilisateurs par des sessions pédagogiques pour décrire les enjeux de l'intelligence artificielle afin optimiser leur compréhension et garantir une utilisation efficace des solutions d’intelligence artificielle.

Modalités d'évaluation :

La certification s'évalue par des études de cas réels ou fictifs d’entreprise, réalisées en groupe ou en individuel. L’objectif est de placer le candidat en situation professionnelle afin d’évaluer son degré d’acquisition des compétences et sa capacité à les mettre en œuvre. 

L’école veille à adapter les modalités d’évaluation et d’accompagnement des candidats en situation de handicap afin de garantir l’égalité des chances dans la réalisation des études de cas et de exercices de mise en situation.