RNCP36129 - Chef de projet en intelligence artificielle

externes au projet C13 Traiter des données collectées en utilisant des algorithmes de Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks (Recurrent or Convolutional) afin de les analyser, les structurer, les modéliser et les mettre en forme pour les rendre utilisables par les solutions d’apprentissage automatisé. C14 Concevoir et optimiser le modèle IA en choisissant les algorithmes les plus pertinents pour le type de données à traiter, en effectuant des tests et en évaluant la performance du modèle afin de l’ajuster et l’améliorer. C15 Définir l’expérience utilisateur en étudiant les attentes et les besoins des utilisateurs finaux, en réalisant des tests utilisateurs et en proposant des solutions ergonomiques et intuitives afin d’optimiser l’expérience utilisateur. C16 Contrôler le respect de la règlementation en matière de protection des données et de respect de la vie privée en veillant à la conformité du projet IA avec les lois et réglementations en vigueur. C17 Prévenir les risques globaux en identifiant les risques liés au projet IA et en proposant des mesures de prévention et de gestion de ces risques. C18 Communiquer sur les enjeux technologiques en présentant les différentes avancées et évolutions en matière d’intelligence artificielle et en expliquant leurs impacts sur les entreprises et la société.

La certification de Chef de projet en intelligence artificielle, délivrée par ASCENCIA PARIS LA DEFENSE, est un titre de niveau 7 qui a pour objectif de former des professionnels capables de gérer l'ensemble de l'écosystème de l'IA. Après l'obtention de ce diplôme, les étudiants seront en mesure d'explorer les opportunités de l'IA dans différents contextes, d'animer des ateliers, de formaliser des idées, de prototyper et de tester des projets.

Le chef de projet en intelligence artificielle aura pour mission d'identifier les principales exigences techniques, budgétaires, organisationnelles et en capital humain pour la mise en oeuvre d'un projet d'IA. Il devra également manager l'équipe projet et mettre en place un plan de formation pour assurer le bon déroulement du projet. Il sera chargé du traitement des données, de la modélisation et de la conception du modèle IA, ainsi que de l'optimisation de celui-ci. Il devra également prendre en compte les enjeux technologiques, le respect de la réglementation et la prévention des risques globaux.

Pour atteindre ces objectifs, la certification atteste de 18 compétences clés :

C1 : Identifier des projets IA en exerçant une veille sur les innovations internationales et en recueillant les enjeux métiers auprès des parties prenantes de l'organisation.

C2 : Déterminer les solutions facilitant l'usage des projets IA en respectant les bonnes pratiques et la réglementation en vigueur.

C3 : Animer des ateliers pour imaginer des solutions nouvelles en collectant des idées à travers des outils collaboratifs et en sensibilisant les participants aux enjeux de l'apprentissage automatisé.

C4 : Formaliser les idées recueillies en confrontant les solutions proposées aux enjeux métiers et en les sélectionnant en fonction de leur faisabilité technique.

C5 : Piloter l'évolution du projet d'IA en développant le périmètre et les différents algorithmes.

C6 : Piloter la mise en oeuvre d'un périmètre restreint de la solution envisagée en utilisant un prototypage et en travaillant sur des échantillons limités de données.

C7 : Elaborer le cahier des charges du projet IA en définissant et planifiant les activités à réaliser, en identifiant les risques et en proposant des actions pour les réduire.

C8 : Elaborer le budget du projet IA en identifiant les coûts humains et techniques nécessaires pour respecter le budget alloué.

C9 : Manager une équipe projet IA en recrutant les ressources humaines nécessaires et en assurant le bon déroulement du projet.

C10 : Sélectionner et fédérer des prestataires pour mener à bien le projet IA.

C11 : Piloter la mise en place du plan de formation pour développer ou actualiser les compétences des membres de l'équipe projet.

C12 : Collaborer à la préparation des supports de formation et à la communication sur les résultats et les difficultés rencontrées.

C13 : Traiter des données collectées en utilisant des algorithmes de Machine Learning, Deep Learning et Neural Networks afin de les rendre utilisables par les solutions d'apprentissage automatisé.

C14 : Concevoir et optimiser le modèle IA en choisissant les algorithmes les plus pertinents et en effectuant des tests pour améliorer sa performance.

C15 : Définir l'expérience utilisateur en étudiant les attentes et les besoins des utilisateurs finaux et en proposant des solutions ergonomiques et intuitives.

C16 : Contrôler le respect de la réglementation en matière de protection des données et de respect de la vie privée.

C17 : Prévenir les risques globaux en identifiant et en gérant les risques liés au projet IA.

C18 : Communiquer sur les enjeux technologiques en présentant les avancées et les évolutions en matière d'IA et en expliquant leurs impacts sur les entreprises et la société.

Grâce à cette certification, les diplômés pourront accéder à des métiers tels que chef de projet en intelligence artificielle, data scientist, software engineer, machine learning researcher ou encore conversational UX designer. Ils pourront également évoluer vers des postes de direction ou de conseil en IA au sein d'entreprises de différents secteurs d'activité.