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Concevoir une solution d'intelligence artificielle

Item

Libelle

Concevoir une solution d'intelligence artificielle

Code

RNCP35684BC02

Liste des compétences

C2.1 - Préparer les données disponibles du client ou issues d'une base de données en sources ouvertes, en les nettoyant et structurant, en vue de leur utilisation par les algorithmes d'IA, et en respectant les règles et législation en vigueur (organisation, méthodologie et points de contrôle RGPD) C2.2 - Concevoir le code source de traitement de données simple à réutiliser et à maintenir, afin de construire une architecture de code en environnement Data Science, tout en établissant un langage commun entre concepteurs de solutions d'IA C2.3 - Mettre en place les procédures techniques et technologiques d'exploitation, en configurant les éléments nécessaires et en mettant en place des procédures garantissant la sécurité des données et des systèmes (bonnes pratiques, méthodologies et protocoles) afin de mener à bien tout projet de développement logiciel C2.4 - Concevoir une base de données relationnelle à l'aide de méthodes standards de modélisation de données, afin de développer la solution IA en respectant les procédures garantissant la sécurité des données et des systèmes (bonnes pratiques, méthodologies et protocoles) C2.5 - Concevoir le programme d'intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, en utilisant les outils et les méthodes standards, notamment de Machine Learning et de Deep Learning, et en respectant les procédures garantissant la sécurité des données et des systèmes (bonnes pratiques, méthodologies et protocoles) C2.6 - Développer l'interaction entre les fonctionnalités de l'application et l'intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine, de l'éthique (transparence, responsabilité, intelligibilité, fiabilité, sécurité) et de la réglementation en vigueur (organisation, méthodologie et points de contrôle RGPD)

Modalités d'évaluation

(1) Projet professionnel Dans le cadre d'un exercice pratique collectif, à partir d'un cas fourni, le candidat doit : - préparer les données (collecte, nettoyage…) - développer un code modulaire et fonctionnel - anticiper la phase de conception en préparant une structure de code adaptée - prendre en compte la législation et la réglementation en vigueur (organisation, méthodologie et points de contrôle RGPD) et de sécurité - configurer un serveur linux. Il est attendu qu'il maitrise un outil de gestion de code collaboratif, ainsi que les principaux composants d'un ordinateur. - mettre en place des procédures garantissant la sécurité des données et des systèmes (bonnes pratiques, méthodologies et protocoles) - mettre en place un système de gestion de base de données relationnelle - requêter la donnée - justifier le choix d'un algorithme (par exemple de machine learning ou de deep learning) au regard des objectifs du projet et des données disponibles - sélectionner les outils adaptés à l'implémentation de l'IA - formaliser, dans le cas d'un algorithme de machine learning ou de deep learning, la méthode d'apprentissage - fournir et analyser les résultats, - interpréter une IA - sécuriser les données et systèmes - programmer et assembler les composants de l'IA - produire les éléments (documents, schémas...) de formalisation des fonctionnalités de l'application, - schématiser l'architecture de l'application - développer une interface à l'aide des outils du marché permettant l'interaction avec un utilisateur La validation du bloc se matérialise par la remise d'un certificat.