Répertoire des certifications
Actif Diplôme conférant le grade de Licence Niveau 6 RNCP42263

Intelligence artificielle

Présentation

  • * Développement de modèles d’Intelligence Artificielle (IA) (apprentissage automatique et profond) pour des cas d’usage ciblés, en prenant en compte les contraintes de performance, d’empreinte environnementale et de responsabilité sociétale
  • * Intégration de solutions d’IA dans des systèmes logiciels existants ou nouveaux, en assurant leur déploiement, leur suivi et leur amélioration continue dans des environnements numériques variés (santé, finance, logistique)
  • * Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour intégrer l’IA dans des produits
  • * Analyse des cycles de vie des projets liés à l’intelligence artificielle, en prenant en compte les enjeux éthiques, juridiques, sociétaux, environnementaux et de conception universelle dès la conception, notamment en matière de biais, discrimination, explicabilité, accessibilité, consommation de ressources et gouvernance des données
  • * Contribution à la recherche et l’innovation continue dans les applications et technologies de l’IA en explicitant les impacts éthiques, sociétaux et environnementaux des solutions proposées

Compétences attestées

  • Compétences transversales
  • - Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe - Identifier et sélectionner avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet - Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation - Développer une argumentation avec esprit critique - Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française - Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, dans au moins une langue étrangère. - Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis de la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
  • - Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte
  • - Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs - Situer son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives - Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet - Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique - Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale - Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles
  • Compétences spécifiques de la mention
  • - Analyser un problème afin de formuler un cahier des charges fonctionnel et technique pour une solution d’IA
  • - Collecter, nettoyer et préparer des jeux de données pour l’apprentissage automatique en documentant les choix de pré traitement
  • - Stocker et transformer des données structurées et semi structurées à l’aide de bases de données et d’outils de traitement en tenant compte de l'empreinte écologique dans le choix des outils
  • - Développer des systèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé adaptés à un problème donné, en intégrant dès la conception l'amélioration du rapport risques/bénéfices (environnementaux, socio-économiques) dans l’ensemble du cycle de vie
  • - Optimiser des architectures de base en apprentissage profond en tenant compte des contraintes de performance et de consommation de ressources
  • - Programmer des solutions d’IA en mobilisant des bibliothèques usuelles
  • - Choisir des métriques d’évaluation adaptées aux modèles, en analysant la qualité, les biais et les limites des données
  • - Améliorer la qualité et la fiabilité des modèles par des techniques de réduction de dimension et de pré-traitement en optimisant l’usage des ressources
  • - Intégrer des modèles d’IA dans des applications logicielles simples
  • - Participer au déploiement de solutions d’IA dans des environnements informatiques distants
  • - Réaliser une veille technologique et scientifique en IA sur les évolutions récentes dans le domaine de l’IA
  • - Participer à des projets d’IA en équipes pluridisciplinaires, y compris en anglais, en respectant des objectifs, contraintes et délais dans conception et le déploiement
  • - Identifier les principaux enjeux éthiques juridiques, sociétaux et environnementaux liés à l’IA (biais, discrimination, explicabilité) dans différents contextes d’usage, afin de les intégrer dans la définition des orientations de veille, de R&D et dans les choix méthodologiques
  • - Participer au développement de nouveaux systèmes d'IA, dans le respect du cadre réglementaire applicable aux systèmes d’IA et aux données, ainsi que de l'accessibilité
  • - Tester, évaluer les modèles d’IA au moyen de métriques appropriées, en explicitant les limites et les risques associés
  • - Décrire et documenter les choix techniques, la provenance, les transformations et l’usage des données dans une perspective de transparence de gestion responsable dans le respect du cadre juridique
  • - Communiquer les résultats techniques, en adaptant sa communication écrite ou orale, à des publics variés en explicitant les implications éthiques et environnementales

Blocs de compétences (7)

Utiliser les outils numériques de référence RNCP42263BC01

Compétences

Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, mise en situation

Exploiter des données à des fins d’analyse RNCP42263BC02

Compétences

- Identifier et sélectionner avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet - Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation - Développer une argumentation avec esprit critique

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, examens écrits, mise en situation

S’exprimer et communiquer à l’oral, à l’écrit, et dans au moins une langue étrangère RNCP42263BC03

Compétences

- Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française - Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non ambiguë, dans au moins une langue étrangère

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, présentations orales, examens écrits et oraux, mise en situation (le tout en anglais)

Se positionner vis à vis d’un champ professionnel RNCP42263BC04

Compétences

- Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis de la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder - Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte - Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, présentations orales, mise en situation

Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle RNCP42263BC05

Compétences

- Situer son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives - Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet - Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique - Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale - Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, présentations orales, mise en situation

Développer et déployer des systèmes d'IA responsables RNCP42263BC06

Compétences

  • * Analyser un problème afin de formuler un cahier des charges fonctionnel et technique pour une solution d’IA
  • * Collecter, nettoyer et préparer des jeux de données pour l’apprentissage automatique en documentant les choix de pré‑traitement
  • * Stocker et transformer des données structurées et semi‑structurées à l’aide de bases de données et d’outils de traitement en tenant compte de l'empreinte écologique dans le choix des outils
  • * Développer des systèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé adaptés à un problème donné, en intégrant dès la conception l'amélioration du rapport risques/bénéfices (environnementaux, socio-économiques) dans l’ensemble du cycle de vie
  • * Optimiser des architectures de base en apprentissage profond en tenant compte des contraintes de performance et de consommation de ressources
  • * Programmer des solutions d’IA en mobilisant des bibliothèques usuelles
  • * Choisir des métriques d’évaluation adaptées aux modèles, en analysant la qualité, les biais et les limites des données
  • * Améliorer la qualité et la fiabilité des modèles par des techniques de réduction de dimension et de pré-traitement en optimisant l’usage des ressources
  • * Intégrer des modèles d’IA dans des applications logicielles simples
  • * Participer au déploiement de solutions d’IA dans des environnements informatiques distants

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, présentations orales, examens écrits et oraux, mise en situation

Participer à la conduite de projets de recherche et développement en IA éthique et sociétale RNCP42263BC07

Compétences

  • * Réaliser une veille technologique et scientifique en IA sur les évolutions récentes dans le domaine de l’IA
  • * Participer à des projets d’IA en équipes pluridisciplinaires, y compris en anglais, en respectant des objectifs, contraintes et délais dans conception et le déploiement
  • * Identifier les principaux enjeux éthiques juridiques, sociétaux et environnementaux liés à l’IA (biais, discrimination, explicabilité) dans différents contextes d’usage, afin de les intégrer dans la définition des orientations de veille, de R&D et dans les choix méthodologiques
  • * Participer au développement de nouveaux systèmes d'IA, dans le respect du cadre réglementaire applicable aux systèmes d’IA et aux données, ainsi que de l'accessibilité
  • * Tester, évaluer les modèles d’IA au moyen de métriques appropriées, en explicitant les limites et les risques associés
  • * Décrire et documenter les choix techniques, la provenance, les transformations et l’usage des données dans une perspective de transparence de gestion responsable dans le respect du cadre juridique
  • * Communiquer les résultats techniques, en adaptant sa communication écrite ou orale, à des publics variés en explicitant les implications éthiques et environnementales

Modalités d'évaluation

Rendu de travaux, présentations orales, examens écrits et oraux, mise en situation (le tout en anglais)

Voies d'accès

  • Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant
  • Par expérience

Emplois accessibles

  • * Technicien supérieur en statistique décisionnelle
  • * Technicien supérieur spécialisé en traitement de données, data analyst (analyste de données)
  • * Technicien supérieur spécialisé en Intelligence artificielle
  • * Développeur spécialisé en intelligence artificielle
  • Après 3 à 5 années d’expérience professionnelle et/ou suivi de formations complémentaires, les diplômés pourront évoluer vers des postes de
  • * Data scientist, expert en données
  • * Data engineer, ingénieur des données
  • * Ingénieur en apprentissage machine (Machine Learning) ou en statistique décisionnelle
  • * Ingénieur logiciel spécialisé en intelligence artificielle
  • * Consultant en intelligence artificielle

Secteurs d'activité

  • * J62.01Z Programmation informatique
  • * J62.02A Conseil en systèmes et logiciels informatiques
  • * J63.11Z Traitement de données, hébergement et activités connexes
  • * M72.19Z Recherche-développement en autres sciences physiques et naturelles

Composition des jurys

Formation initiale

Le jury est présidé par le ou la responsable de la formation, enseignant-chercheur au sein de l’Université PSL. Il comprend les enseignants-chercheurs et enseignants de l’Université PSL qui sont responsables des unités d’enseignement.

VAE

Le jury est présidé par le ou la responsable de la formation, enseignant-chercheur au sein de l’Université PSL. Il comprend les enseignants-chercheurs et enseignants de l’Université PSL et une personne qualifiée externe

Offres d'emploi en cours via France Travail

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Métiers visés (codes ROME)

Informations générales

Code
RNCP42263
Type d'enregistrement
Enregistrement de droit
Date de décision
13/05/2026
Date d'effet
01/09/2025
Fin d'enregistrement
31/08/2030