Chef de projet expert en intelligence artificielle

Présentation

• A1 - Etude d’opportunité du besoin ou d’une demande en Intelligence Artificielle (IA) en prenant en compte la stratégie numérique de l’entreprise
• A2 – Conception de la solution IA (Architecture des données– Apprentissage et test – infrastructure)
• A3 - Maintenabilité et déploiement d’une solution IA (assurance qualité – stratégie accompagnement au changement)
• A4 - Pilotage d’un projet IA

Compétences attestées

• A1C1 – Collecter le besoin et/ou la demande en solution I.A. d’une direction métier de l’entreprise/client afin d’analyser celui-ci et/ou celle-ci au regard du contexte et des enjeux de l’entité client
• A1C2 - Formaliser le besoin et/ou la demande à l’aide d’une note de cadrage générale (contexte, besoin, objectifs, plus-value recherchée, risques) afin de valider le périmètre général du projet
• A1C3 - Analyser les risques du projet en IA (indicateur EY) en prenant en compte la stratégie numérique et les enjeux métiers de l’entreprise/client
• A1C4 - Mettre en place un dispositif de veille technologique et réglementaire liée à l’I.A. en français et en anglais en identifiant les besoins des métiers de l’entreprise afin d’anticiper et proposer les technologies émergentes en intelligence artificielle dans l’objectif de restituer les résultats aux décideurs
• A1C5 - Rechercher des solutions disponibles au regard du périmètre de la (les) solution (s) IA répondant à la problématique afin d’évaluer leur adéquation avec le projet (réseau neuronaux, arbre de décision, forêt aléatoire, Boosting, clustering, etc.)
• A1C6 - Auditer les données de l’entreprise nécessaires au projet afin d’analyser de façon macro et proposer une solution IA en cohérence avec le besoin / la demande client
• A1C7 - Rédiger une note de faisabilité ou d’opportunité afin de formaliser la réponse associée au besoin / à la demande pour validation auprès des décideurs ou du client
• A2C1 - Analyser le corpus de données disponibles afin de choisir les données appropriées, réduire l’espace de l’IA et déterminer le choix des outils de collecte et traitement des données (ETL) correspondant à l’environnement technologique de l’entreprise [avec ou sans la collaboration d’un DPO (data product officer)]
• A2C2 - Structurer les données dans le respect de la réglementation en termes de protection des données individuelles (RGPD) et en collaboration avec le DPO en vue de produire un prototype afin de les exploiter dans la solution IA
• A2C3 - Modéliser l’architecture de données de la solution IA à partir d’un modèle défini [Processus des différentes phases de construction du flux de données (DATA) nécessaires à l’IA, dans un environnement technologique de travail (Framework)]
• A2C4 – Evaluer l’adéquation des modèles d’apprentissages disponibles avec le projet IA et la solution proposée (réseau neuronaux, arbre de décision, forêt aléatoire, boosting, clustering, etc.)
• A2C5 - Concevoir un modèle (non existant) ou adapter un modèle (existant) à partir des spécificités des données de l’entreprise en utilisant les analyses statistiques et mathématiques afin de répondre à la solution IA proposée
• A2C6 - Analyser les performances et la capacité prédictive d’un modèle proposé dans la solution IA
• A2C7 - Définir une procédure d’entrainement adéquate d’un modèle en sélectionnant des données d’apprentissage les plus adéquates au besoin d’analyse du projet IA afin de la mettre en place
• A2C8 - Définir une phase de test et de validation du modèle d’apprentissage choisi afin de le mettre en place
• A2C9 - Maquetter l’infrastructure nécessaire à la mise en place de la solution IA afin de permettre la réalisation de son déploiement et son fonctionnement par les équipes projet
• A3C1 - Définir un process de maintenabilité de la solution IA et les actions associées afin de le mettre en place dans un objectif d’assurance qualité du produit
• A3C2 - Gérer la documentation d’information et technique afin d’assurer le suivi dans un objectif d’assurance qualité du produit
• A3C3 - Réaliser (ou superviser la réalisation) et analyser un test de déploiement par simulation virtuelle sur l’échelle réelle de l’environnement de l’entreprise, en utilisant les outils adaptés afin de préparer la mise en production de la solution IA
• A3C4 - Apporter une expertise technique à l’équipe projet durant le développement de la solution IA pour garantir son bon déploiement
• A3C5 – Proposer une stratégie pour accompagner le changement lors du déploiement de l’IA en prenant en compte le contexte de l’entreprise et en mesurant les impacts du déploiement sur les processus existants afin de définir un plan d’action
• A3C6 – Assurer la bonne utilisation de l’I.A. en accompagnant les partenaires à partir de la stratégie définie et en utilisant si nécessaire les outils associés (exemple : Lean management, etc.)
• A4C1 – Identifier l’ensemble des étapes de réalisation du système d’information pour organiser le projet en tâches et livrables en répartissant les activités en fonction des ressources humaines, techniques et financières à mobiliser
• A4C2 – Concevoir les cahiers des charges technique et fonctionnel d’un projet de développement S.I. à l’aide des besoins utilisateurs collectés afin de cadrer le développement
• A4C3 – Gérer un projet agile en utilisant les méthodes et outils adaptés à ce mode de fonctionnement pour tester, modifier et procéder par itération afin de réduire les délais de remise des projets de développement S.I.
• A4C4 - Etablir des tableaux de bord de suivi de performance (qualitative et quantitative) de l’ensemble des ressources allouées à chaque étape-projet pour anticiper, visualiser et corriger les écarts en temps réel afin de limiter les contraintes de ressources et les retards dans la réalisation du projet
• A4C5 - Piloter les prestataires extérieurs éventuels gérant les ressources informatiques d’un système d’information existant listées dans la cartographie établie afin de sécuriser la mise en œuvre technique
• A4C6 – Conduire une équipe projet en diffusant les fondamentaux de l’agilité : adaptation, flexibilité et amélioration continue au sein de l’équipe afin d’être en mesure d’absorber les changements de priorité qui peuvent intervenir dans un contexte de forte contrainte de temps et d’incertitudes
• A4C7. Adopter une stratégie d’accueil aux handicaps afin de favoriser l’inclusion des profils en situation de handicap au sein de l’équipe et permettre leur pleine intégration, en collaboration avec le référent handicap de l’entreprise
• A4C8 – Communiquer avec l’équipe en adoptant les modes de communication adéquats selon les cultures et la langue des collaborateurs afin de garantir l’intégration de tous les membres de l’équipe
• A4C9 – Proposer des solutions innovantes afin de favoriser les interactions au sein de l’équipe et d’anticiper des conflits de travail liés aux malentendus multiculturels
• A4C10 – Concevoir un processus de communication inclusif régulier au sein de l’équipe afin de synchroniser les activités quotidiennes et mettre en place un fil de discussion à l’aide d’outils numériques
• A4C11 - Animer des réunions à distance afin de maintenir une dynamique de groupe et renforcer l’esprit d’équipe des membres en télétravail et/ou à distance
• A4C12 – Concevoir un processus de partage d’information afin de faciliter l’inclusion et la collaboration entre les membres en télétravail et/ou à distance en utilisant des outils numériques
• A4C13 – Accompagner l’équipe dans l’appropriation du travail à distance ou du télétravail en proposant des solutions managériales afin de favoriser la motivation et la résilience et permettre ainsi de préserver équilibre entre vie professionnelle/vie privée dans un souci de productivité et de bien-être

Blocs de compétences (4)

Voies d'accès

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

Emplois accessibles

• La certification vise deux niveaux de fonctions :
• - Fonctions visées directement en sortie de formation/certification (premier emploi /junior) : étant donné qu'il y a généralement peu de Chef de projet en 1er emploi, il lui faut une première expérience professionnelle de 2 à 3 ans.
• Ingénieur IA / Data manager junior / Consultant en data junior / Data scientist junior
• -Fonctions visées à moyen et long termes (3 à 10 ans d’expérience/Junior confirmé et senior) : Expert IA / Ingénieur IA / Chef de projet IA / Data scientist / Data manager / Consultant en data

Secteurs d'activité

• Selon la maturité de l’IA au sein de l’entreprise, de leur taille et de leur organisation, les entreprises font appel au chef de projet, expert en IA et datascience :
• − soit au travers d’un prestataire de service, généralement une Entreprise de Services du Numérique (ESN) ;
• − soit par une embauche ou évolution interne.
• Le chef de projet expert en intelligence artificielle peut ainsi proposer son expertise dans tous les secteurs d’activités. Les secteurs d’activité les plus porteurs pour le développement de l’IA et de la data, aujourd'hui, sont : la distribution, l’industrie, les services financiers ainsi que les services professionnels.
• Le contenu de ses missions varie en fonction du secteur d’activité et des livrables attendus. Les entités concernées sont aussi bien les TPE, les PME, les grandes entreprises du secteur privé, que les organismes publics et collectivités.

Réglementations

Sans être réglementé à proprement dit, le métier de chef de projet expert en Intelligence Artificielle doit s'exercer dans le respect des réglementations de protection et de sécurité des données et de leurs échanges.

Composition des jurys

Métiers visés (codes ROME)

Informations générales

Code

RNCP36582

Type d'enregistrement

Enregistrement sur demande

Date de décision

01/07/2022

Date d'effet

—

Fin d'enregistrement

01/07/2025