Sciences et Ingénierie - Intelligence artificielle

Présentation

• Participer à la définition du périmètre métier et à la gestion de projets d’intelligence artificielle :
• Définition et organisation des projets d'intelligence artificielle
• Suivi et pilotage des projets d'intelligence artificielle
• Préparer et analyser des données pour l’intelligence artificielle :
• Collecte, gestion, nettoyage et transformation des données
• Analyse et visualisation des données
• Développer et intégrer des solutions d’intelligence artificielle :
• Conception et mise en œuvre de modèles d'intelligence artificielle
• Intégration et validation des solutions d'intelligence artificielle
• Maintenir des solutions d’intelligence artificielle :
• Déploiement et surveillance des modèles d'intelligence artificielle
• Maintenance et sécurisation des solutions d'intelligence artificielle

Compétences attestées

• Analyser les besoins métiers et formaliser les cas d’usage en Intelligence Artificielle en mobilisant une approche collaborative avec les parties prenantes afin d’aligner les solutions développées d’Intelligence Artificielle avec les enjeux stratégiques et opérationnels de l’organisation.
• Définir les objectifs et les livrables d’un projet en intelligence artificielle en formalisant un cahier des charges clair et structuré afin d’assurer une vision partagée entre les parties prenantes et de garantir un développement efficace de la solution.
• Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires en mobilisant des outils et méthodes de travail collaboratif afin de garantir la cohérence, la pertinence et la faisabilité technique du projet.
• Planifier les différentes phases du projet en appliquant des méthodologies de gestion de projet afin d’optimiser l’organisation et d’assurer une progression efficace du projet.
• Suivre l’avancement des projets en utilisant des outils de reporting et de visualisation pour garantir une visibilité précise et faciliter la prose de décision.
• Identifier les risques en réalisant une analyse proactive avec des plans d’actions adaptés afin de sécuriser la réussite des projets.
• Faciliter l’adoption des outils d’intelligence artificielle en mobilisant des actions de formation et d’accompagnement afin de garantir une utilisation efficace et responsable.
• Explorer de nouvelles méthodes technologiques en intelligence artificielle par une veille active afin de proposer des solutions adaptées aux besoins métiers.
• Extraire des données issues de sources hétérogènes en mobilisant des requêtes complexes (jointures, sous-requêtes, agrégations) et des langages de programmation afin d'identifier les informations pertinentes pour l'entraînement et l'évaluation des modèles d’intelligence artificielle.
• Assurer la qualité et la fiabilité des jeux de données en les nettoyant et en les structurant à l’aide de bibliothèques spécialisées tout en mettant en œuvre des techniques avancées de détection des anomalies d’imputation des valeurs manquantes (moyenne, médiane) et de conversion des formats de données pour garantir leur cohérence.
• Harmoniser les variables de jeux de données en appliquant des techniques de normalisation et de standardisation afin d’améliorer l’efficacité et la précision des méthodes d’apprentissages automatiques.
• Analyser les distributions et tendances des données par des techniques de calculs statistiques (médian, écart-type, etc.) pour détecter les corrélations et orienter les choix des algorithmes en IA à utiliser pour la construction de tableaux de bord.
• Utiliser des outils de visualisation pour explorer les données afin de faciliter l’interprétation des résultats.
• Documenter les étapes de préparation et d’analyse des données en rédigeant des rapports techniques détaillant les méthodes utilisées, les résultats et les choix effectués afin d’assurer la traçabilité du travail.
• Organiser les jeux de données multimodaux (texte, images, audio) en utilisant des outils spécialisés adaptés afin de garantir leur qualité et l’optimisation des algorithmes.
• Déployer des modèles de machine Learning et Deep Learning afin de créer des solutions opérationnelles d’IA et répondre aux problématiques d’automatisation et de scalabilité à l’aide d’outils appropriés.
• Appliquer des méthodes de dimensionalité en éliminant les variables superflues afin d’optimiser les performances des modèles d'Intelligence Artificielle.
• Intégrer des modèles d'Intelligence Artificielle dans des systèmes applicatifs en conteneurisant les modèles afin d’assurer leur déploiement et leur portabilité.
• Assurer la validation des modèles et les tests des solutions IA en utilisant des techniques de Cross-validation pour tester la robustesse des modèles afin de vérifier leur conformité aux exigences fonctionnelles tout en garantissant leur fiabilité avant la mise en production.
• Documenter les solutions développées en utilisant des outils de documentation technique afin de faciliter leur intégration, leur maintenance et leur évolution, permettant ainsi de partager et de maintenir efficacement les projets IA dans un environnement collaboratif.
• Mettre en œuvre le déploiement de modèle IA en utilisant des outils standards afin d’assurer leurs accessibilités et leur intégration dans un environnement applicatif.
• Automatiser l’intégration et le déploiement continu des solutions IA en utilisant des outils adaptés afin de simplifier les mises à jour et améliorer la gestion du cycle de vie des modèles.
• Mettre en place un suivi de performance des modèles IA en utilisant de monitoring et de logging afin de détecter d’éventuelles dérives, améliorer les performances et définir des actions correctives.
• Appliquer des stratégies d’entraînement de modèles en utilisant des techniques d’entrainement incrémental, afin de garantir leur pertinence et leur adaptation aux évolutions des données et des besoins métier.
• Mettre en place des mesures de protection de données en appliquant des techniques de chiffrement de gestion des accès aux données d’anonymisation et de pseudonymisation à l’aide de protocole de sécurité, de solutions de gestion des identités et des accès et de cadres réglementaires pour assurer la sécurité et la conformité des solutions IA aux réglementations en vigueur.
• Documenter les incidents liés aux modèles en utilisant des systèmes de suivi pour améliorer la gestion des erreurs et la maintenance.
• Former les utilisateurs par des sessions pédagogiques pour décrire les enjeux de l'intelligence artificielle afin optimiser leur compréhension et garantir une utilisation efficace des solutions d’intelligence artificielle.

Blocs de compétences (4)

Voies d'accès

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

Emplois accessibles

• À l’issue du titre Intelligence Artificielle – Grade Licence, les diplômés peuvent accéder à des métiers opérationnels du numérique et de la data, ou poursuivre leurs études dans les domaines de l’ingénierie et de l’intelligence artificielle.
• * Développeur en intelligence artificielle
• * Assistant data analyst
• * Technicien en intelligence artificielle
• * Développeur d’applications intelligentes
• * Assistant data scientist
• * Chargé de projets numériques / IA
• * Technicien data & systèmes intelligents

Secteurs d'activité

Les titulaires du titre en Intelligence Artificielle peuvent évoluer dans des secteurs très variés, tels que le numérique, l’industrie, les services, la finance, la santé, l’énergie ou les transports, et intégrer aussi bien des grandes entreprises que des startups ou des organisations innovantes.

Réglementations

• Les métiers visés par le Bachelor en Intelligence Artificielle ne sont pas soumis à une réglementation spécifique en tant que telle. Cependant, l’exercice de ces fonctions est encadré par plusieurs cadres normatifs et éthiques essentiels pour assurer une pratique responsable et conforme aux lois en vigueur :
• * RGPD (Règlement général sur la protection des données – UE 2016/679) : adopté par le Parlement européen et le Conseil de l’UE, ce règlement encadre la collecte, le traitement et la conservation des données personnelles. Il impose aux professionnels de l’IA de garantir la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs.
• * AI Act (Règlement européen sur l’intelligence artificielle) : ce texte vise à établir un cadre juridique harmonisé pour le développement et l’utilisation de l’IA au sein de l’Union européenne. Il classe les systèmes d’IA selon leur niveau de risque et définit des obligations strictes pour les applications critiques, garantissant sécurité, transparence et respect des droits fondamentaux.
• * Principes éthiques de l’IA : outre les cadres légaux, l’IA repose sur des normes éthiques telles que l’équité, la transparence, la responsabilité et la non-discrimination. Ces principes sont notamment promus par la Commission européenne, l’OCDE et diverses organisations professionnelles, et constituent un guide pour la conception et l’utilisation des systèmes d’IA.
• * Normes techniques et certifications : des standards internationaux (ISO/IEC 22989, 23053, etc.) définissent les bonnes pratiques pour le développement, le déploiement et l’évaluation des systèmes d’IA, incluant la sécurité, la fiabilité et l’interprétabilité des algorithmes.

Offres d'emploi en cours via France Travail

Métiers visés (codes ROME)

Informations générales

Code

RNCP42304

Type d'enregistrement

Enregistrement de droit

Date de décision

28/05/2026

Date d'effet

01/09/2026

Fin d'enregistrement

31/08/2029