RNCP35255

Intitulé

Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle

N° de fiche

RNCP35255

Id fiche

20787

Nouvelles certifications

RNCP38584

Etat de la fiche

Publiée

Certificateurs

88343992900026
AIVANCITY
Actif

Existance partenaires

Non

Activités visées

Élaboration de la stratégie et identification des opportunités de l'entreprise dans le domaine de l'intelligence artificielle Analyse des impacts sociétaux et environnementaux de l'intelligence artificielle Sécurité et protection des données personnelles Traitement des données provenant de multiples sources Analyse statistique des données Transformation des données Conception et entraînement des modèles IA Optimisation et évaluation des modèles IA Analyse des besoins informatiques Pilotage du développement informatique Viabilité et évolution des logiciels Communication des résultats du projet Suivi de l'évolution de l'interface de restitution des résultats de la solution d'intelligence artificielle Présentation des principaux usages des résultats du projet IA ainsi que leurs implications éthiques Pilotage du flux de travail d'un projet IA Animation d'équipe dans un environnement technologique Pilotage financier et gestion des risques du projet IA

Capacités attestés

Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA Mesurer l'impact de l'intelligence artificielle sur l'environnement, la société et l'individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles Définir une politique de protection de données en identifiant les principaux risques internes et externes liés à leur sécurité Mettre en œuvre une politique d'assurance qualité des données Agréger un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise Analyser les données en identifiant les anomalies et les manques pour évaluer leur qualité et leur potentiel d'exploitation et implémenter les corrections et améliorations nécessaires Sélectionner les outils techniques pour le stockage, le nettoyage et le traitement des données Réaliser une analyse statistique de données à l'aide de méthodes adaptées à la nature du projet Modéliser les données en s'appuyant sur des modèles statistiques explicatifs Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation Augmenter les données en mettant en œuvre une démarche d'ingénierie des fonctionnalités et en s'appuyant sur une expertise métier et sectorielle Implémenter des modèles d'apprentissage profond Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés Sélectionner l'algorithme d'intelligence artificielle adapté au problème à résoudre Définir une stratégie d'optimisation des algorithmes par un échantillonnage exhaustif ou aléatoire de l'espace des paramètres et par la mise en œuvre de métriques adaptées aux problématiques d'intelligence artificielle Evaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs en appliquant une stratégie de validation croisée des données Identifier les librairies d'apprentissage machine (ML) et d'apprentissage profond (DL) nécessaires au projet Élaborer les spécifications fonctionnelles et techniques des besoins recensés Valider régulièrement la production de la solution en s'appuyant sur le retour d'expérience des utilisateurs en interne et en externe Assurer la pérennité de la solution informatique en surveillant l'évolution des données de travail Favoriser la maintenabilité à long terme du code et son évolution en définissant des procédures d'écriture du code Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet Concevoir une interface(s) Homme-Machine simple (plateforme) adaptées au projet Présenter les solutions d'intelligence artificielle élaborées en s'appuyant sur des solutions de visualisation de données internes ou externes à l'entreprise Surveiller l'interface Homme-Machine simple (Plateforme) permettant la restitution des résultats du projet d'intelligence artificielle Développer les possibilités d'usage des résultats du projet IA en identifiant les principaux usages dans différents domaines et en analysant leurs implications éthiques Coordonner le projet en s'appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l'entreprise et à la nature du projet d'intelligence artificielle Animer l'équipe en communiquant sur l'avancement du projet et en clarifiant les missions de chacun tout au long du projet Mettre en œuvre des modalités de recrutement et de formation Gérer un budget complet du projet d'intelligence artificielle en intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources

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.

Type d'emploi accessibles

Ingénieur Intelligence Artificielle Directeur projet Intelligence Artificielle Manager d'équipe Intelligence Artificielle Expert Intelligence Artificielle Consultant Intelligence Artificielle Chef de projet Machine Learning

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