Répertoire des certifications
Inactif Niveau 7 RNCP35450

Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle

Cette certification est inactive. Elle a été remplacée par RNCP38587.

Présentation

  • Les activités professionnelles de l’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle se répartissent en quatre grands champs d’activités :
  • - La définition de l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise.
  • - La conduite de l’ingénierie d’un projet d’intelligence artificielle.
  • - La conception, le déploiement et la mise en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée.
  • - La conception et le pilotage d’une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de donnée.
  • Il assure ses activités dans le respect du RGPD et de l’éthique dans le traitement de la donnée. Il est le garant de la propriété intellectuelle pour l’entreprise. Il maintient une veille permanente sur les innovations et les évolutions technologiques, informatiques, réglementaires inhérentes à son activité.

Compétences attestées

  • Auditer les pratiques d’utilisation de la donnée et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise pour définir une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle permettant d’augmenter la performance du système informatique de l’entreprise.
  • Réaliser un benchmark des avancées technologiques et scientifiques en intelligence artificielle et big data, en France comme à l’étranger, via une veille scientifique et technique pour être réactif sur le marché.
  • Proposer des évolutions en réponse à l’audit en les argumentant au travers de prototypes ou de simulations afin de sélectionner une solution en lien avec les systèmes informatiques existants, le budget alloué, le temps imparti et la stratégie de l’entreprise.
  • Rédiger un cahier des charges intégrant les spécifications techniques et anticipant les contraintes technologiques, financières et de sécurité pour cadrer les évolutions de l’architecture du système informatique.
  • Déployer une stratégie de mise en conformité des traitements sur les données pour les récolter et les structurer dans le respect des règles éthiques, juridiques et réglementaires.
  • Réaliser des simulations et traitement de données grâce au deep learning et machine learning pour adapter les systèmes d’informations existants.
  • Piloter le déroulement du projet d’IA en assurant le suivi, l’analyse des résultats, la formation et l’accompagnement des collaborateurs pour assurer la conformité du projet.
  • Superviser les parties prenantes lors de la mise en production de l’IA en veillant à l’exploitation technique et fonctionnelle et à la gestion des flux de données en temps réel pour accompagner le changement dans le respect du cahier des charges, du temps et du budget impartis.
  • Rédiger une documentation associée au projet d’intelligence artificielle pour faciliter son utilisation, sa maintenance et son évolution dans le système informatique existant.
  • Contrôler les évolutions du système informatique afin d’ajuster la conception, la mise en production et le pilotage des futurs projets et solutions d’intelligence artificielle.
  • Modéliser les processus cognitifs à partir de traitement d’image, de texte et de l’analyse d’expériences passées pour préparer et normaliser les données structurées et non structurées.
  • Prototyper et tester des algorithmes de prédiction en suivant leur performance et le traitement de la donnée afin de modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.
  • Réaliser un algorithme via l’apprentissage fédéré sur des périphériques ou serveurs décentralisés pour créer un modèle en limitant l’utilisation d’énergie.
  • Programmer les algorithmes en utilisant des langages informatiques pour permettre la restitution de données sur la plateforme d’utilisation.
  • Analyser et traiter les résultats des modèles et algorithmes implantés pour les restituer aux parties prenantes et en ressortir des axes d’amélioration.
  • Analyser l’infrastructure de l’entreprise en dressant un état des lieux du matériel et des logiciels pour définir la stratégie d’infrastructure nécessaire eu égard de la stratégie globale et du budget alloué par l’entreprise.
  • Identifier et comparer des plateformes de stockage des données (solutions en déploiement local ou cloud) pour sélectionner celle adaptée à la stratégie d’infrastructure de l’entreprise et respectant les normes et la réglementation en vigueur.
  • Installer l’infrastructure en accompagnant les différentes parties prenantes à l’organisation afin d’assurer une mise en service optimale.
  • Déployer l’infrastructure dans une solution de cloud après sélection du fournisseur afin de réduire les investissements d’infrastructure de l’entreprise.
  • Constituer un échantillon de données utilisables par tous les systèmes de stockage afin d’assurer leur traitement.
  • Restituer un ensemble de données au travers un rapport d'activité afin de faire état et présenter les résultats à l’entreprise.

Blocs de compétences (4)

Définir l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise RNCP35450BC01

Compétences

  • * Auditer les pratiques d’utilisation de la donnée et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise pour définir une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle permettant d’augmenter la performance du système informatique de l’entreprise.
  • * Réaliser un benchmark des avancées technologiques et scientifiques en intelligence artificielle et big data, en France comme à l’étranger, via une veille scientifique et technique pour être réactif sur le marché.
  • * Proposer des évolutions en réponse à l’audit en les argumentant au travers de prototypes ou simulations afin de sélectionner une solution en lien avec les systèmes informatiques existants, le budget alloué, le temps imparti et la stratégie de l’entreprise.
  • * Rédiger un cahier des charges intégrant les spécifications techniques et anticipant les contraintes technologiques, financières et de sécurité pour cadrer les évolutions de l’architecture du système informatique.

Modalités d'évaluation

Mise en situation professionnelle reconstituée au travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.

Piloter un projet d’intelligence artificielle RNCP35450BC02

Compétences

  • * Déployer une stratégie de mise en conformité des traitements sur les données pour les récolter et les structurer dans le respect des règles éthiques, juridiques et réglementaires.
  • * Réaliser des simulations et traitement de données grâce au deep learning et machine learning pour adapter les systèmes d’informations existants.
  • * Piloter le déroulement du projet d’IA en assurant le suivi, l’analyse des résultats, la formation et l’accompagnement des collaborateurs pour assurer la conformité du projet.
  • * Superviser les parties prenantes lors de la mise en production de l’IA en veillant à l’exploitation technique et fonctionnelle et à la gestion des flux de données en temps réel pour accompagner le changement dans le respect du cahier des charges, du temps et du budget impartis.
  • * Rédiger une documentation associée au projet d’intelligence artificielle pour faciliter son utilisation, sa maintenance et son évolution dans le système informatique existant.
  • * Contrôler les évolutions du système informatique afin d’ajuster la conception, la mise en production et le pilotage des futurs projets et solutions d’intelligence artificielle.

Modalités d'évaluation

Mises en situation professionnelle portant sur une note de veille technologique et sur la résolution de problème en science des données sur une plateforme professionnelle de type Kaggle. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.

Concevoir, déployer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée RNCP35450BC03

Compétences

  • * Modéliser les processus cognitifs à partir de traitement d’image, de texte et de l’analyse d’expériences passées pour préparer et normaliser les données structurées et non structurées.
  • * Prototyper et tester des algorithmes de prédiction en suivant leur performance et le traitement de la donnée afin de modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.
  • * Réaliser un algorithme via l’apprentissage fédéré sur des périphériques ou serveurs décentralisés pour créer un modèle en limitant l’utilisation d’énergie.
  • * Programmer les algorithmes en utilisant des langages informatiques pour permettre la restitution de données sur la plateforme d’utilisation.
  • * Analyser et traiter les résultats des modèles et algorithmes implantés pour les restituer aux parties prenantes et en ressortir des axes d’amélioration.

Modalités d'évaluation

Mises en situation professionnelle : -Développement d'une application interagissant avec une API hébergeant différents modèles pré-entraînés. -Réalisation d'un projet d'implémentation et d'utilisation des modèles et algorithmes relatifs au Machine Learning dans un cas pratique réel. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.

Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données RNCP35450BC04

Compétences

  • * Analyser l’infrastructure de l’entreprise en dressant un état des lieux du matériel et des logiciels pour définir la stratégie d’infrastructure nécessaire eu égard de la stratégie globale et du budget alloué par l’entreprise.
  • * Identifier et comparer des plateformes de stockage des données (solutions en déploiement local ou cloud) pour sélectionner celle adaptée à la stratégie d’infrastructure de l’entreprise et respectant les normes et la réglementation en vigueur.
  • * Installer l’infrastructure en accompagnant les différentes parties prenantes à l’organisation afin d’assurer une mise en service optimale.
  • * Déployer l’infrastructure dans une solution de cloud après sélection du fournisseur afin de réduire les investissements d’infrastructure de l’entreprise.
  • * Constituer un échantillon de données utilisables par tous les systèmes de stockage afin d’assurer leur traitement.
  • * Restituer un ensemble de données au travers un rapport d'activité afin de faire état et présenter les résultats à l’entreprise.

Modalités d'évaluation

Mises en situation professionnelle portant sur: - La mise en place d'un projet Big Data, avec proposition d'une infrastructure adaptée et installation. - La mise en place d'une solution d'amélioration de la performance d'une entreprise. Projet professionnel portant sur la manipulation des principaux composants d’une solution de cloud IaaS avec les produits d’un fournisseur Cloud. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.

Voies d'accès

  • En contrat d’apprentissage
  • Par expérience
  • Après un parcours de formation continue
  • En contrat de professionnalisation
  • Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant

Emplois accessibles

  • Ingénieur en intelligence artificielle
  • Chef de projet intelligence artificielle
  • Big data engineer
  • Ingénieur deep learning / machine learning
  • Consultant spécialiste IA
  • Développeur spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine learning
  • Analyste spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine learning
  • Data analyst - Data scientist - Data engineer

Secteurs d'activité

L’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle est amené à travailler dans tous les secteurs d’activités : le commerce, l’éducation, la santé, l’automobile, l’aéronautique, les médias, la banque et les assurances, le marketing, le luxe ou encore l’environnement et le tourisme. Les secteurs d’activités majoritairement concernés sont les ESN et sociétés d’activités informatiques, premiers recruteurs, ainsi que les activités de conseil et de gestion des entreprises.

Composition des jurys

Formation initiale

Le jury est composé de 7 membres : 4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.

Contrat d'apprentissage

Le jury est composé de 7 membres : 4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.

Formation continue

Le jury est composé de 7 membres : 4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.

Contrat de professionnalisation

Le jury est composé de 7 membres : 4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.

VAE

Le jury est composé de 4 représentants du monde professionnel, dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.

Métiers visés (codes ROME)

Informations générales

Code
RNCP35450
Type d'enregistrement
Enregistrement sur demande
Date de décision
16/03/2021
Date d'effet
Fin d'enregistrement
17/03/2024