Chef de projet data et intelligence artificielle

Présentation

• Identification du besoin du client
• Typographie des bases de données
• Identification des sources de données
• Traitement et intégration des données
• Optimisation de la performance de la base de données
• Sélection du périmètre de données
• Analyse des données
• Exploration visuelle des données
• Mise en valeur des données
• Accessibilité des données
• Recherche des solutions techniques liées à l’interprétation des données
• Exploitation des données pour une application d’un algorithme d’apprentissage supervisé
• Utilisation d’un algorithme d'apprentissage supervisé machine learning ou deep learning
• Evaluation des performances d’un modèle
• Optimisation des performances d’un algorithme d’apprentissage supervisé
• Conception d’une application web basique incorporant un algorithme d'apprentissage supervisé.
• Prévention des risques globaux
• Gestion d’un projet d’intelligence artificielle
• Animation de l’équipe projet IA
• Reporting de l’activité
• Pilotage financier du projet
• Mise en place d’une politique commerciale
• Gestion de la relation contractuelle et des engagements vis à vis de son client et du projet
• Adaptation des échanges aux différents interlocuteurs et à leur environnement
• Intégration du projet d’intelligence artificielle dans l’entreprise
• Négociation et argumentions ciblant les solutions proposées
• Suivi et fidélisation des entreprises cibles

Compétences attestées

• Analyser le besoin du client, en identifiant ses problématiques, en vérifiant l’exploitabilité des données, en prenant en compte son écosystème et les spécificités de son secteur d’activité
• Réaliser un audit et une cartographie des données (volumétrie, typologie)
• Réaliser une veille sur le thème de l’IA (nouveaux outils, algorithmes, problématiques traitées…)
• Proposer des solutions techniques adaptées aux besoins du client en évaluant la volumétrie et la typologie des données
• Proposer, en concertation avec le juriste en IA ou le responsable de l’éthique, un ou plusieurs modèles de solutions IA, intégrant la dimension éthique et réglementaire dans l’utilisation des données et leur exploitation, prenant en compte les situations de handicap
• Proposer un gestionnaire de base de données SQL ou NoSQL selon la volumétrie des données adapté au système d’exploitation du client
• Agréger différentes sources et types de données à l’aide d'outils, de langage de programmation ou de logiciel, en veillant au respect des normes juridiques (confidentialité des données, RGPD) et en tenant compte des enjeux éthiques, sociétaux et juridiques
• Analyser les données obtenues en identifiant les anomalies et les valeurs manquantes
• Alimenter les tables d’une base de données à l’aide de données nettoyées et préparées
• Optimiser les performances d’une base de données en choisissant pour chaque variable le type et le nombre d’octet adaptés
• Interroger et traiter au niveau de granularité requis, les données, dans le respect de la réglementation en vigueur liée à la protection des données (RGPD), de manière temporaire ou durable, à l’aide de langages de programmation ou de requêtes sur un système de gestion de base de données selon le résultat recherché
• Mobiliser les ressources humaines, matérielles et financières
• Appliquer des méthodes d’analyses statistiques sur les données à l’aide de langages de programmation ou de requêtes sur un système de gestion de base de données selon le résultat recherché
• Réaliser des visualisations à l’aide d’outils, de langage de programmation où de logiciel à partir de différent type de données
• Produire un (des) tableaux de synthèses interactifs ou non à partir des graphiques et des indicateurs sélectionnés
• Rendre accessible aux utilisateurs tiers et aux personnes en situation de handicap, des rendus visuels et physiques, des données en accès libre où restreint, à l’aide d'outils comme les notebooks ou les applications serveurs, en veillant à la sécurité et à la confidentialité des données
• Rédiger un document présentant les solutions techniques les plus utilisées lors de la phase d’exploration de données et les recherches effectuées
• Monitorer les choix
• Rendre exploitable un jeu de données à partir d’un langage de programmation ou d’un tableur
• Organiser un jeu de données en sous-ensemble d'entraînement ou de test à l’aide d’un langage de programmation, de manière simple ou aléatoire
• Exploiter plusieurs modèles d’apprentissage supervisés à l’aide d’un langage de programmation permettant la classification ou la prédiction d’une variable en fonction des données disponibles
• Comparer les performances des algorithmes d'apprentissages automatiques suivant les métriques choisies
• Améliorer les performances d’un (plusieurs) modèle(s) d’apprentissage supervisé à l’aide d’une évaluation de la qualité des données, de technique d’optimisation et de recherche de paramètres optimums
• Elaborer, dans le respect des bonnes pratiques de l’éthique (Transparence, Responsabilité, Intelligibilité, Fiabilité, Sécurité) et de la réglementation en vigueur (organisation, méthodologie et points de contrôle RGPD), une application web incorporant un algorithme d’apprentissage supervisé et la déployer sur un serveur local ou distant
• Mettre en place une veille sur les risques liés à la gestion et au traitement des données
• Mettre en œuvre la méthode de projet agile en adéquation avec le projet, en utilisant les outils adaptés (Exemple Scrum, lean, Kaban)
• Identifier les ressources techniques et humaines, internes et/ou externes en mesure de répondre aux spécifications techniques
• Constituer une équipe pluridisciplinaire (data scientist, business data analyst, responsable éthique de l’IA, juriste data et IA…) en lien avec les spécificités du projet IA, en favorisant l’inclusion des personnes en situation de handicap
• Manager l’équipe projet IA, en définissant les objectifs et rôle de chacun, en tenant compte de leur plan de charge, en prenant en compte les personnes en situation de handicap
• Impliquer les équipes de façon individuelle et collectives en mettant en œuvre les dispositifs de communication adaptés (entretiens, réunions…) et inclusifs
• Rédiger une charte éthique intégrant tous les enjeux liés avec le projet d’IA
• Proposer un mode de communication efficace
• Élaborer des tableaux de bord en définissant des indicateurs de performance individuels et collectifs
• Mettre en place des actions de formation
• Réaliser un reporting régulier auprès de la direction
• Gérer un budget en élaborant un tableau de bord et des indicateurs de suivi, intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources
• Réaliser une veille technique, règlementaire et sectorielle en collectant, classifiant et en analysant l’information propre aux secteurs ciblés
• Élaborer un plan d’actions commerciales et stratégiques
• Mettre en place un système de scoring
• Mettre en oeuvre les actions commerciales
• Gérer la relation contractuelle tout au long de la vie du projet en mettant un système de veille et d’alerte ciblant les engagements
• Adapter l’organisation des échanges et de la communication avec le client en prenant en compte les acteurs intervenant sur le projet, leur environnement, leurs pratiques et leurs éventuelles situations de handicap
• Accompagner les équipes métiers et les parties prenantes dans l’appropriation et l’intégration de la solution IA
• Présenter les solutions proposer en mettant en avant les arguments permettant tant de convaincre chaque interlocuteur, que de répondre à leurs objections et/ou leurs réclamations.
• Suivre les éventuelles évolutions de postes des interlocuteurs
• Mettre en place des actions commerciales

Blocs de compétences (5)

Voies d'accès

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

Emplois accessibles

Directeur projet Intelligence Artificielle Manager d’équipe Intelligence Artificielle Chef de projet Machine Learning/Deep Learning

Secteurs d'activité

Les secteurs porteurs pour l'IA sont l'industrie, la santé, les télécommunications, la construction, les services financiers, le retail et le service juridique.

Réglementations

L'activité du chef de projet IA n’est pas réglementée en tant que telle ; en revanche, il doit être en mesure d’appliquer un certain nombre de réglementations, en particulier le Règlement Européen à la Protection des Données RGPD (2018), et de tenir compte de l'éthique liée à l'intelligence artificielle.

Composition des jurys

Métiers visés (codes ROME)

Informations générales

Code

RNCP37137

Type d'enregistrement

Enregistrement sur demande

Date de décision

14/12/2022

Date d'effet

—

Fin d'enregistrement

14/12/2025