Développeur intelligence artificielle

Autre titre inscrit sur demande au RNCP (niveau 6)

[Code Certif Info N°110597]
Type de titre / diplôme
Certification active
Niveau de qualification
6 - Savoirs approfondis
Sortie
Bac + 3 et 4
Descriptif

La certification vise à préparer au métier de Développeur Intelligence Artificielle qui est fortement lié à la démocratisation et l'industrialisation des cas d'usages de l'IA. Cette démocratisation de l'IA, et la recherche de profils disposant néanmoins de bonnes compétences dans l'analyse de l'univers métier, le traitement des données, la mise en place de solutions d'apprentissage machine et d'apprentissage profond, et les problématiques de déploiement de projet IA, existe peu en France.

Ces profils assez polyvalents, ne nécessitant pas de bagage théorique poussé pour concevoir des solutions IA, mais sachant utiliser les outils existants (en apprentissage machine ou en apprentissage profond) répondent à une demande réelle des entreprises (en particulier des PME qui n'ont pas les moyens de recruter des Data scientist, des data ingénieurs ou des Ingénieurs IA).

Les compétences visées par la certification « développeur IA » s'inscrivent sur ce chemin avec trois blocs de compétences « techniques », centrées sur les données (qu'il s'agira d'acquérir, de stocker et d'analyser), sur l'implémentation des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, soutenus de part et d'autre, par deux blocs de compétences, l'un orienté vers l'univers métiers et la problématique projet (problématique amont), et l'autre tournée vers le déploiement de la solution IA (problématique aval).

L'ensemble de ces compétences permet au développeur IA de jouer son rôle de « passeur de technologie », de « transmetteur de savoirs », tout en comprenant les enjeux de l'entreprise et en sachant donc adapter sa connaissance de la technologie aux réels besoins de l'organisation.

Objectif
  • Étudier le fonctionnement de l'entreprise et de son environnement
  • Définir les ressources techniques et informatiques nécessaires pour le déploiement du projet
  • Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA
  • Identifier l'impact de l'intelligence artificielle sur l'environnement, la société et l'individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration
  • Développer et déployer des infrastructures informatiques de stockage de données
  • Acquérir, intégrer et traiter un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise et ceci de façon sécurisée
  • Analyser et pré-traiter des données structurées et non structurées
  • Réaliser une réduction de la dimensionnalité des données de grandes dimensions
  • Réaliser une analyse exploratoire
  • Réaliser une analyse statistique univariée et multivariée
  • Utiliser et appliquer des modélisations mathématiques sur les données structurées et nettoyées
  • Modéliser les données structurées et nettoyées
  • Implémenter et entraîner (train) des modèles d'apprentissage automatique adaptés à une problématique métier
  • Sélectionner les algorithmes d'apprentissage adaptés au problème à résoudre
  • Évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique
  • Extraire les variables pertinentes pour la modélisation
  • Corriger les problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés
  • Évaluer la fiabilité des modèles prédictifs
  • Améliorer le modèle d'apprentissage automatique Implémenter et entraîner (train) des modèles d'apprentissage profond
  • Évaluer les performances des modèles d'apprentissage profond
  • Améliorer le modèle d'apprentissage profond
  • Présenter un modèle d'IA auprès de ses utilisateurs finaux
  • Déployer un projet de développement IA à l'échelle
  • Définir une politique de protection de données individuelles telle que définis par les règles européennes (RGPD)
  • Intégrer les contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d'éthique dans un projet d'IA
  • Acquérir une vision globale du travail en mode projet
  • Gérer les délais et les ressources affectées au projet
Débouchés

Secteurs d'activités :

En France, différents rapports et études ont identifié certains secteurs les plus porteurs pour l'IA et vecteurs de projets d'Intelligence Artificielle. Ces secteurs d'activités se caractérisent par une forte exposition des effectifs aux impacts de l'IA et un niveau élevé d'exposition à la digitalisation. Parmi ces principaux secteurs, nous trouverons :

Santé : Les domaines où l'IA intervient sont vastes : médecine de prévention, aide au diagnostic et au choix des traitements, coaching patient, épidémiologie, chirurgie autonome, médecine augmentée, etc.

Services financiers : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, on peut citer : les activités de marché (analyse prédictive du marché, performance des fonds d'investissement, aide pour fixer le meilleur prix des actions etc.), les opérations courantes (vente de produits financiers : accord ou non d'une demande de prêt, octroi de crédit, analyse documentaire, détection de fraudes etc.), service financier à la personne (aide des clients via des chatbots, assistants IA).

Service juridique : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, citons : la recherche et analyse de documents (jurisprudence, informations légales de l'entreprise et une analyse pour trier et grouper les documents les plus pertinents pour le cas juridique à traiter), la gestion des contrats (l'analyse automatique des documents constitutifs, la préparation des documents contractuels et le suivi du respect des clauses après signature), le suivi des opérations juridiques quotidiennes.

Commerce de détail : Les principaux domaines impactés par l'IA sont les suivants : personnalisation de l'expérience client (analyse plus fine du comportement des consommateurs en temps réel et meilleure anticipation de leurs besoins), optimisation du fonctionnement du point de vente, optimisation du backoffice.

Industrie : Les principaux applications de l'IA sont les suivants : robotique, automatisme, maintenance prédictive, contrôle qualité, interfaces homme-machine, etc.

Ceci sans compter les SSII et les ESN qui recrutent des développeurs IA pour travailler pour le compte de leurs clients de différents secteurs d'activité.

Type d'emplois accessibles :

  • Développeur intelligence artificielle
  • Développeur machine learning
  • Chargé de projet de développement IA
  • Programmeur IA
  • Lead developper IA
  • Analyste-programmeur IA
RNCP
Inscrit sur demande Voir la fiche n° 35254
Certificateur
  • Aivancity
Valideur
Aivancity
Session de l'examen
Année de la première session Année de la dernière session
Domaine(s) de formation
  • 31088 : Programmation
  • 31028 : Intelligence artificielle
  • 31094 : Conduite projet informatique
Lien(s) vers les métiers (ROME)
Domaine de spécialité (NSF)
326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données
Accessibilité
Formation initiale Formation continue Apprentissage Contrat de pro VAE Demande individuelle
Eligibilité au Compte Personnel de Formation (CPF)
Identifiant CPF Début de validité Fin de validité
331783 16/02/2021
Texte officiel
Publication : 10/02/2021
Descriptif : Décisions d'enregistrement aux répertoires nationaux (Février 2021) - mercredi 10 février 2021 - Suite aux avis conformes de la Commission de la certification professionnelle portant sur des demandes d'enregistrement, avis produits lors de la séance du 9 février 2021, le Directeur général de France compétences a procédé à des décisions d'enregistrement aux répertoires nationaux.
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Création :
Informations mises à jour le 15/02/2021 par Certif Info.