RNCP35254

Intitulé

Développeur intelligence artificielle

N° de fiche

RNCP35254

Id fiche

20786

Nouvelles certifications

RNCP38603

Etat de la fiche

Publiée

Certificateurs

88343992900026
AIVANCITY
Actif

Existance partenaires

Non

Activités visées

Étude du fonctionnement de l'entreprise dans son environnement Étude du système digital de l'entreprise Identification des nouvelles pratiques, méthodes et usages dans le domaine de l'IA en lien avec les domaines de l'entreprise Développement et exploitation d'une base de données Prétraitement et analyse des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Analyse et modélisation mathématique Implémentation et entraînement des modèles d'apprentissage automatique Optimisation et évaluation des modèles d'apprentissage automatique Implémentation et entraînement des modèles d'apprentissage profond Optimisation et évaluation des modèles d'apprentissage profond Déploiement d'un projet de développement IA Intégration des contraintes légales et des valeurs d'éthique Intégration dans une démarche projet globale impliquant différentes parties-prenantes

Capacités attestés

Étudier le fonctionnement de l'entreprise et de son environnement Définir les ressources techniques et informatiques nécessaires pour le déploiement du projet Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA Identifier l'impact de l'intelligence artificielle sur l'environnement, la société et l'individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration Développer et déployer des infrastructures informatiques de stockage de données Acquérir, intégrer et traiter un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise et ceci de façon sécurisée Analyser et pré-traiter des données structurées et non structurées Réaliser une réduction de la dimensionnalité des données de grandes dimensions Réaliser une analyse exploratoire Réaliser une analyse statistique univariée et multivariée Utiliser et appliquer des modélisations mathématiques sur les données structurées et nettoyées Modéliser les données structurées et nettoyées Implémenter et entraîner (train) des modèles d'apprentissage automatique adaptés à une problématique métier Sélectionner les algorithmes d'apprentissage adaptés au problème à résoudre Évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique Extraire les variables pertinentes pour la modélisation Corriger les problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés Évaluer la fiabilité des modèles prédictifs Améliorer le modèle d'apprentissage automatique Implémenter et entraîner (train) des modèles d'apprentissage profond Évaluer les performances des modèles d'apprentissage profond Améliorer le modèle d'apprentissage profond Présenter un modèle d'IA auprès de ses utilisateurs finaux Déployer un projet de développement IA à l'échelle Définir une politique de protection de données individuelles telle que définis par les règles européennes (RGPD) Intégrer les contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d'éthique dans un projet d'IA Acquérir une vision globale du travail en mode projet Gérer les délais et les ressources affectées au projet

Secteurs d'activité

En France, différents rapports et études ont identifié certains secteurs les plus porteurs pour l'IA et vecteurs de projets d'Intelligence Artificielle. Ces secteurs d'activités se caractérisent par une forte exposition des effectifs aux impacts de l'IA et un niveau élevé d'exposition à la digitalisation. Parmi ces principaux secteurs, nous trouverons : Santé : Les domaines où l'IA intervient sont vastes : médecine de prévention, aide au diagnostic et au choix des traitements, coaching patient, épidémiologie, chirurgie autonome, médecine augmentée, etc. Services financiers : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, on peut citer : les activités de marché (analyse prédictive du marché, performance des fonds d'investissement, aide pour fixer le meilleur prix des actions etc.), les opérations courantes (vente de produits financiers : accord ou non d'une demande de prêt, octroi de crédit, analyse documentaire, détection de fraudes etc.), service financier à la personne (aide des clients via des chatbots, assistants IA). Service juridique : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, citons : la recherche et analyse de documents (jurisprudence, informations légales de l'entreprise et une analyse pour trier et grouper les documents les plus pertinents pour le cas juridique à traiter), la gestion des contrats (l'analyse automatique des documents constitutifs, la préparation des documents contractuels et le suivi du respect des clauses après signature), le suivi des opérations juridiques quotidiennes. Commerce de détail : Les principaux domaines impactés par l'IA sont les suivants : personnalisation de l'expérience client (analyse plus fine du comportement des consommateurs en temps réel et meilleure anticipation de leurs besoins), optimisation du fonctionnement du point de vente, optimisation du backoffice et de la. Industrie : Les principaux applications de l'IA sont les suivants : robotique, automatisme, maintenance prédictive, contrôle qualité, interfaces homme-machine, etc. Ceci sans compter les SSII et les ESN qui recrutent des développeurs IA pour travailler pour le compte de leurs clients de différents secteurs d'activité.

Type d'emploi accessibles

Développeur intelligence artificielle Développeur machine learning Chargé de projet de développement IA Programmeur IA Lead developper IA Analyste-programmeur IA

Voie d'accès à la certification après un parcours de formation sous statut d'élève.