RNCP35701
Item
- Intitulé
- Ingénieur en intelligence artificielle (MS)
- N° de fiche
- RNCP35701
- Id fiche
- 21376
- Etat de la fiche
- Publiée
- Certificateurs
-
18009202500162
INSTITUT MINES TELECOM - TELECOM PARIS
Actif
21/06/2021
19750003600029
ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNIQUES AVANCEES
Actif
21/06/2021 - Existance partenaires
- Non
- Activités visées
- En fonction de la taille et de l'activité de l'entreprise ainsi que de son ancienneté, l'ingénieur en intelligence artificielle peut exercer tout ou partie des activités suivantes : 1 - Concevoir un projet intégrant l'intelligence artificielle. L'ingénieur en intelligence artificielle identifie des problématiques business pouvant nécessiter un projet intégrant de l'intelligence artificielle. Il recueille les besoins métiers et détermine les objectifs stratégiques. Il traduit les enjeux métiers en problématiques mathématiques/IA et identifie les enjeux éthiques impliqués. L'ingénieur IA identifie les axes de recherche et de développement d'outils et de méthodologies d'intelligence artificielle. Pour ce faire, il contribue à la définition d'une feuille de route scientifique s'appuyant sur des cas d'usages, identifie les besoins en termes de software et de hardware et réalise une veille scientifique et technologique. 2 - Elaborer des données exploitables pour la solution d'intelligence artificielle. L'ingénieur IA identifie dans un premier temps les données disponibles en sélectionnant des données internes à l'entreprise et en exploitant d'autres sources de données externes dans le but d'apporter un éclairage complémentaire. Les bases de données sont nettoyées et transformées afin de les rendre analysables dans leur forme comme dans leur contenu et une analyse exploratoire de ces données est menée. Ces activités sont réalisées en prenant en compte les enjeux sociaux, économiques, juridiques et éthiques impliqués dans le respect des normes juridiques concernant les données exploitées (RGPD, confidentialité, …) 3 - Développer une solution d'apprentissage automatique (machine Learning). L'ingénieur IA élabore une solution d'apprentissage automatique supervisé, non supervisé ou par renforcement. Pour ce faire, il choisit la fonction de coût et l'algorithme d'apprentissage parmi les cas usuels et combine plusieurs modèles. Il élabore une solution d'apprentissage automatique par renforcement intégrant un processus de décision markovien et en appliquant un algorithme de programmation dynamique. Il élabore une solution d'apprentissage mettant en œuvre des méthodes de Deep Learning (apprentissage profond) à base de réseaux de neurones. Il intègre notamment des technologies de traitement et de reconnaissance d'image ou de traitement automatique des langues (audio et texte). L'ingénieur IA élabore également une solution d'intelligence artificielle symbolique à partir de règles logiques et applique des méthodes de l'apprentissage automatique dans le contexte de la robotique et de l'interaction homme-robot (HRI). Le professionnel valide la solution par le biais de tests, et optimise la solution développée via un entrainement et une mise à jour du modèle. 4 - Gérer un projet d'intelligence artificielle. L'ingénieur IA coordonne un projet d'intelligence artificielle en participant à la planification précise du projet, en encadrant l'équipe projet en articulant les ressources et en validant les étapes du projet. Le professionnel accompagne également les équipes métiers dans l'appropriation de la solution développée. 5 - Valoriser les résultats du projet d'intelligence artificielle. L'ingénieur IA transpose les résultats en informations opérationnelles et présente les résultats de manière visuelle en s'appuyant notamment sur l'infographie et la visualisation de données afin de rendre les résultats du projet intelligibles pour les profils non techniques. Il assure l'évolution de la solution d'IA dans le temps en détectant les non-conformités afin d'engager des actions correctives et mesure les impacts du projet d'intelligence artificielle en lien avec les orientations stratégiques de l'entreprise.
- Capacités attestés
- 1 - Concevoir un projet intégrant l'intelligence artificielle. C1.1 Identifier des problématiques business C2.1 Déterminer les enjeux éthiques liés au projet d'intelligence artificielle C3.1 Identifier des axes de recherche et de développement d'outils et de méthodologies d'intelligence artificielle C4.1 Formaliser les besoins en termes de software et de hardware 2 - Elaborer des données exploitables pour la solution d'intelligence artificielle. C1.2. Identifier les données en explorant les sources internes et externes, en s'appuyant sur une étude des enjeux sociaux, économique et juridiques propres à la science des données et en veillant au respect des normes juridiques afin d'extraire des données utilisables pour le projet. C2.2. Nettoyer les bases de données C3.2. Transformer les bases de données C4.2. Réaliser une analyse exploratoire des données 3 - Développer une solution d'apprentissage automatique (machine Learning). C1.3 Développer un modèle d'apprentissage automatique supervisé C2.3 Développer un modèle d'apprentissage automatique non supervisé C3.3. Combiner plusieurs modèles supervisés ou non supervisés C4.3. Elaborer un modèle d'apprentissage automatique par renforcement C5.3. Elaborer un algorithme d'apprentissage profond C6.3. Développer un modèle d'apprentissage automatique intégrant les méthodes et solutions de reconnaissance d'image C7.3. Développer un modèle d'apprentissage intégrant les méthodes de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique sous-jacentes à l'analyse des textes C8.3. Développer un modèle d'intelligence artificielle symbolique à partir de règles logiques (rule-based decisions) C9.3. Développer un modèle d'apprentissage intégrant les méthodes et solutions de vision robotique C10.3 Evaluer les systèmes HRI C11.3 Valider l'opérationnalité du modèle C12.3 Entrainer le modèle d'apprentissage automatique 4 - Gérer un projet d'intelligence artificielle. C1.4 Participer à la planification précise du projet C2.4 Encadrer une équipe projet IA C3.4 Articuler les ressources humaines et techniques C4.4 Garantir le respect du calendrier C5.4. Accompagner les équipes métiers dans l'appropriation des données et/ou de nouveaux outils et méthodes de gestion de données au quotidien 5 - Valoriser les résultats du projet d'intelligence artificielle. C1.5 Transposer des résultats du projet en informations opérationnelles pour les métiers de l'entreprise C2.5 Présenter les résultats de manière visuelle et avec clarté C3.5 Mesurer les écarts/non conformités C4.5. Mesurer les impacts des données analysées en lien avec les orientations stratégiques de l'entreprise
- Secteurs d'activité
- Tous les secteurs d'activités sont potentiellement concernés par l'usage de l'intelligence artificielle dès lors que des solutions de résolution de problèmes complexes s'appuyant sur l'informatique sont à développer. A ce jour, la banque et l'industrie font partie des secteurs qui investissent le plus dans les systèmes d'intelligence artificielle. L'ingénieur en intelligence artificielle peut évoluer au sein de grands groupes, mais également au sein de start-ups : à travers 70 pays plus de 1 550 start-ups sont spécialisées dans le domaine de l'intelligence artificielle avec une levée de fonds de 22 millions de dollars par entreprise en moyenne.
- Type d'emploi accessibles
- En fonction des missions qui lui sont confiées, ainsi que de l'entreprise dans laquelle il exerce ses activités, l'Ingénieur en IA peut occuper des postes intitulés : · Ingénieur intelligence artificielle · Chef de projet en intelligence artificielle · Spécialiste en deep learning / machine learning
- Réglementations activités
- L'ingénieur en intelligence artificielle doit exercer en respectant les contraintes et obligations liées à l'intelligence artificielle, à l'exploitation des données, ainsi qu'à la sécurité des données, réseaux et systèmes. Il doit également veiller aux impacts de l'intelligence artificielle.
- Voie d'accès à la certification après un parcours de formation sous statut d'élève.
-
Oui
2 Enseignants chercheurs et 2 représentants d'entreprises spécialistes du domaine - Voie d'accès à la certification en contrat d'apprentissage.
- Non
- Voie d'accès à la certification après un parcours de formation continue.
-
Oui
2 Enseignants chercheurs et 2 représentants d'entreprises spécialistes du domaine - Voie d'accès à la certification en contrat de professionnalisation.
- Non
- Voie d'accès à la certification par candidature individuelle.
-
Oui
2 Enseignants chercheurs et 2 représentants d'entreprises spécialistes du domaine - Voie d'accès à la certification par expérience.
-
Oui
2 Enseignants chercheurs et 2 représentants d'entreprises spécialistes du domaine - Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie
- Non
- Inscrite au cadre de la Polynésie française
- Non
- Lien URL de description
- https://www.telecom-paris.fr/fr/masteres-specialises/tous-les-ms/intelligence-artificielle https://www.ensta-paris.fr/fr/mastere-specialise-intelligence-artificielle
- Date de fin d'enregistrement
- 17/06/2024
- Type d'enregistrement
- Enregistrement sur demande
- Objectifs et contexte de la certification
- Télécom Paris, au sein de l'Institut Mines-Télécom, grande école publique des ministères de l'industrie et des communications électroniques forme, imagine et entreprend pour concevoir des modèles, des technologies et des solutions numériques au service d'une société et d'une économie respectueuses de l'humain et de son environnement. Dans cette optique, la certification Ingénieur en intelligence artificielle (MS) répond aux fortes évolutions technologiques et ainsi au besoin en recrutement de professionnels capables d'élaborer des solutions mettant en œuvre des processus décisionnels complexes.
- Actif
- Non
- Prérequis à l'entrée dans la formation
- Conditions d'accès à une formation MASTÈRE SPÉCIALISÉ : Sont recevables les candidatures d'étudiants titulaires d'un des diplômes suivants : * Diplôme d'ingénieur habilité par la Commission des Titres d'Ingénieur * Diplôme d'une école de management habilitée à délivrer le grade national de Master * Diplôme de 3ème cycle habilité par les autorités universitaires (DEA, DESS, Master...) ou diplôme professionnel de niveau 7 * Diplôme de M1 ou équivalent, pour des auditeurs justifiant d'au moins trois années d'expérience professionnelle. * Titre inscrit au RNCP niveau 7 (ancienne nomenclature niveau I) * Diplôme étranger équivalent aux diplômes français exigés ci-dessus. Conditions d'accès dérogatoires : a) Dans la limite de 40% maximum de l'effectif de la promotion suivant la formation Mastère Spécialisé concernée, sont recevables, après une procédure de Validation des acquis personnels et professionnels (VAPP), les candidatures de personnes justifiant a minima de 10 années d'expérience professionnelle (hors stage, césure, cursus initial en alternance). Pour cette voie d'accès, une description du dispositif de la VAPP permettant d'apprécier les connaissances, les méthodes et les savoir-faire du candidat, comportant notamment la composition de la commission pédagogique, devra être présentée ainsi que toute pièce constitutive de ce dispositif adaptée au programme. b) Par dérogation pour 30% maximum du nombre d'étudiants suivant la formation Mastère Spécialisé concernée, sont recevables les candidatures d'étudiants titulaires d'un des diplômes suivants : * Niveau M1 validé ou équivalent sans expérience professionnelle * Diplôme de L3 justifiant d'une expérience adaptée de 3 ans minimum Le pourcentage total des dérogations prévues au a) et au b) ci-dessus ne doit pas excéder 40%.
- A comme nomenclature européenne
- Niveau 7
- A comme métier
- Développeur / Développeuse web
- A comme bloc de compétence
- Concevoir un projet intégrant l'intelligence artificielle
- Elaborer des données exploitables pour la solution d'intelligence artificielle
- Développer une solution d'apprentissage automatique (machine Learning)
- Gérer un projet d'intelligence artificielle
- Valoriser les résultats du projet d'intelligence artificielle
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