Certification Chef de Projet IA

‍Présentation

La certification "Chef de projet IA", proposée par Albert School, est délivrée par Ascencia. Il s'agit d'une certification de niveau 7 avec les codes NSF 326t et 326p, enregistrée au Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP) sous le numéro 36129, par décision de France Compétences en date du 26 janvier 2022.

Objectifs de la certification

La certification « Chef de projet IA » a pour objectif de former les étudiants à la conduite de projets d’intelligence artificielle. Le programme est conçu pour doter les étudiants de compétences en gestion de projets en IA, couvrant des compétences telles que la gestion de projet, le développement et l’intégration de solutions, la gestion d’équipe, la gestion des risques et le respect de l’éthique et des réglementations. Cette certification répond à la demande croissante dans un secteur en pleine évolution, où les nouvelles technologies jouent un rôle clé. Elle a été créée sur la base de trois facteurs principaux : l’augmentation des données disponibles, les avancées en matière de calcul puissant via les GPU et le développement d’algorithmes avancés tels que les réseaux de neurones convolutifs. Les entreprises doivent intégrer efficacement l’IA dans leurs processus, ce qui nécessite de maîtriser à la fois les aspects techniques et organisationnels. Le chef de projet IA est essentiel pour faire le pont entre ces aspects technologiques et organisationnels, en combinant la gestion d’entreprise et les compétences techniques. Ce profil est rare sur le marché, mais la demande est forte.

Blocs de compétences

Le programme académique de la certification s’articule en 4 grands blocs de compétences, listés et détaillés ci-dessous :

• Elaborer une solution d'intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  Pour identifier des projets d'intelligence artificielle, il est crucial de suivre les innovations internationales, notamment en Machine Learning, Deep Learning et réseaux neuronaux. Cela implique de recueillir les besoins des parties prenantes pour aligner les innovations avec les exigences métiers d'une entreprise ou d'un secteur. Il est également important de déterminer les solutions qui facilitent l'utilisation de ces projets, en tenant compte des réglementations, afin d'assurer l'accessibilité, notamment pour les personnes handicapées. Des ateliers peuvent être organisés pour générer de nouvelles idées basées sur ces innovations, en utilisant des outils collaboratifs et en sensibilisant un public non technique aux concepts d'apprentissage automatisé. Les idées collectées doivent être formalisées en évaluant leur pertinence métier et faisabilité technique, puis sélectionnées selon les contraintes budgétaires et logistiques. La gestion du projet inclut le passage de la solution alpha à la béta, puis à une version admissible, en améliorant les algorithmes. Enfin, il faut piloter la mise en œuvre d'une solution restreinte, en utilisant des prototypes et en testant différents modèles, pour analyser les résultats et formuler des recommandations.
• Piloter un projet d'intelligence artificielle
  Pour élaborer le cahier des charges d'un projet d'intelligence artificielle, il est essentiel de définir et planifier les activités, identifier les risques et proposer des actions pour les atténuer. Le budget doit être établi en prenant en compte les coûts des ressources humaines et techniques nécessaires, tout en respectant les contraintes financières. La gestion de l'équipe de projet, incluant le recrutement de profils clés comme des data scientists et des ingénieurs logiciels, est cruciale pour assurer le bon déroulement du projet. Il est aussi important de sélectionner et fédérer des prestataires pour garantir la réussite du projet. La mise en place d'un plan de formation complémentaire pour l'équipe est essentielle pour développer leurs compétences en technologies choisies. Enfin, collaborer à la préparation de supports de formation pour les utilisateurs et communiquer efficacement sur les résultats et difficultés permet d'informer les parties prenantes et de faciliter le changement.
• Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  Le traitement des données implique l'utilisation de techniques de Data Mining et Data Analysis, en mettant en place une stratégie de collecte massive à partir de bases de données exploitables ou de méthodes comme Mechanical Turk. Les données collectées sont ensuite agrégées avec des outils techniques pour appliquer des modèles statistiques pertinents et en tirer des recommandations. La modélisation des données consiste à transformer, normaliser et structurer les données de différentes sources (texte, image, son) afin d'assurer leur qualité, pertinence et optimiser leur stockage et traitement. Pour concevoir un modèle d'intelligence artificielle, il faut élaborer le design de l'architecture informatique, définir des objectifs de performance, et sélectionner des algorithmes adaptés, qu'ils soient supervisés ou non. L'optimisation du modèle passe par l'interprétation des premiers résultats, contrôlant la qualité des modèles prédictifs avec des scénarios de test, et en vérifiant la fiabilité des algorithmes par rapport aux attentes, afin d'améliorer les performances basées sur les évaluations.
• Déployer une solution d'intelligence artificielle
  Pour définir une expérience utilisateur efficace, il est important de concevoir une interface simple et accessible en organisant des ateliers de conception, du prototypage et des tests, afin d'optimiser les aspects fonctionnels et graphiques. Assurer la conformité avec le RGPD est essentiel en établissant une politique de collecte des données alignée sur la réglementation et les valeurs de l'entreprise, tout en surveillant les évolutions réglementaires pertinentes pour le secteur concerné. La cybersécurité doit être prioritaire pour prévenir les intrusions et l'exploitation abusive des données, en protégeant l'intégrité et l'authenticité des données personnelles avec des techniques appropriées. Il est également crucial de mesurer l'impact de l'intelligence artificielle sur l'environnement, la société et l'individu, et d'élaborer des solutions éthiques et collaboratives. Enfin, il faut présenter les enjeux technologiques de la solution à un public non spécialiste, en proposant des applications dans des domaines connexes pour valoriser et promouvoir l'IA auprès des différentes parties prenantes de l'organisation.

‍Prérequis

Nous cherchons les esprits curieux et déterminés.
Pour rejoindre notre formation, vous devez être titulaire d’un diplôme ou titre RNCP de niveau 6, ou de 180 crédits ECTS. Envoyez-nous votre dossier et venez convaincre lors d’un entretien de motivation.

Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :

• Le candidat doit être titulaire d’un diplôme ou Titre RNCP de niveau 6, ou de 180 crédits ECTS
• Le candidat non titulaire d’un diplôme ou titre susmentionné, mais justifiant de plus de 2 années d’expériences dans des responsabilités en adéquation avec la certification visée peut être admis. Dans ce cas, une demande doit être adressée au certificateur qui est le seul à pouvoir valider l’inscription.

L’admission se fait sur dossier, tests et entretien de motivation.

Métiers / Secteurs visés par la certification

Les offres d'emploi en intelligence artificielle proviennent principalement des entreprises de la branche « Consulting » et des éditeurs de solutions de data science, ainsi que de leurs clients. En France, plusieurs rapports identifient des secteurs clés où l'IA joue un rôle majeur. Ces secteurs sont fortement impactés par la digitalisation et l'IA.

De manière non-exhaustive :

• Dans les services financiers, l'IA optimise l'analyse prédictive de marchés, les opérations de crédit, et améliore l'expérience client via des chatbots.
• Dans le service juridique, l'IA facilite la recherche de documents, la gestion des contrats, et le suivi des opérations juridiques.
• Le commerce de détail (retail) utilise l'IA pour personnaliser l'expérience client et optimiser les opérations.
• L'industrie bénéficie de la robotique et de la maintenance prédictive.
• Enfin, dans la santé, l'IA joue un rôle crucial dans le diagnostic, le traitement, et la médecine préventive. Ces secteurs montrent comment l'IA transforme et dynamise l'économie.

Les métiers associés au chef projet en intelligence artificielle sont répertoriés sous différentes appellations sur le marché de l’emploi, comme par exemple :

• Chef de projet en intelligence artificielle,
• Ingénieur Intelligence Artificielle,
• Directeur projet Intelligence Artificielle,
• Manager d’équipe Intelligence Artificielle,
• Expert Intelligence Artificielle,
• Consultant Intelligence Artificielle,
• Chef de projet Machine Learning, etc...

Méthodes d'évaluation

Votre réussite, nous la mesurons avec d'études de cas, des mises en situation, ainsi que des épreuves à l'oral et à l'écrit. C'est notre manière de nous assurer que vous êtes prêt à relever les défis de demain.

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Commencez votre voyage

Êtes-vous prêt à postuler à la certification AI Project Manager et à développer vos compétences ? Envoyez simplement un e-mail à admission@albertschool.com en incluant votre CV et une lettre de motivation pour exprimer votre intérêt. Si votre candidature est retenue, vous serez invité à un entretien en ligne pour terminer le processus.