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Adapter la stratégie SI au déploiement de solutions d’Intelligence Artificielle en entreprise
Cette formation permet d’identifier les opportunités de l’IA, d’évaluer les solutions adaptées et de piloter leur intégration dans…
Intelligence artificielle (IA)
💰 CPF éligible
Chef de projet data et intelligence artificielle
Le programme vise à doter les étudiants de compétences avancées en programmation Python, machine learning et deep learning, couplées à une solide compréhension de la gestion de projets IA et…
Description de la formation
Cette formation s’adresse aux chefs de projet, responsables IT, data analysts et professionnels souhaitant piloter des projets data et intelligence artificielle. Sur 910 heures, vous maîtriserez la gestion de projets IA, l’architecture data, les outils de machine learning et les bonnes pratiques de gouvernance.
Vous apprendrez à structurer une stratégie data, gérer les risques éthiques et réglementaires, coordonner des équipes techniques et métier, ainsi qu’à évaluer la performance des modèles IA. Le format mixte (distanciel et présentiel) favorise l’apprentissage pratique et les échanges collectifs.
Formation éligible CPF, finançable via votre compte personnel de formation. Accès aussi via OPCO et France Travail selon votre situation. ESIC, certifiée Qualiopi, vous propose un accompagnement individualisé tout au long du parcours pour assurer votre réussite.
Objectifs pédagogiques
- Former un professionnel capable de piloter l’ensemble du cycle de vie d’un projet data & IA, du cadrage du besoin jusqu’au déploiement opérationnel, en coordonnant les parties prenantes métier et techniques et en garantissant la valeur, la conformité et la robustesse de la solution.
Programme détaillé
Module 1 Programme
- RNCP41813BC01 – Cadrer un projet d’intelligence artificielle
- Veille technologique et réglementaire IA (LLM, IA générative, FinOps/MLOps, sécurité IA…)
- Analyse du besoin métier et de l’environnement data (co-construction)
- Qualification des sources/typologies de données et conformité (RGPD, AI Act…)
- Modélisation et priorisation d’un cas d’usage IA + indicateurs de performance
- Analyse d’impact éthique/réglementaire/environnementale + plans d’atténuation
- Ateliers de co-construction (métier, data, DPO, RSSI, éthique…)
- Faisabilité technique et préconisations
- Conception de l’architecture data cible
- Dictionnaire de données + catalogue de métadonnées
- Cahier des charges fonctionnel et technique
- RNCP41813BC02 – Sélectionner et interpréter les données d’une solution IA
- Sélection de données multi-sources (temps réel, API, IoT, synthétiques) et intégration
- Contrôle qualité/fiabilité/conformité des données (gouvernance, RGPD, AI Act…)
- Préparation des données (nettoyage, structuration, encodage…)
- Traçabilité/versioning/conformité (anonymisation, contrôle d’accès…)
- Feature engineering + explicabilité (SHAP, LIME…)
- Analyses statistiques adaptées + mise en évidence tendances/signaux faibles
- Data visualisation dynamique et accessible (dashboards, rapports…)
- Détection de biais (AIF360, Fairlearn…)
- Restitution adaptée aux parties prenantes + storytelling data
- Recommandations exploitables (objectifs métier, ESG, limites…)
- RNCP41813BC03 – Concevoir et superviser une solution IA
- Architecture d’entraînement/déploiement (cloud/edge/hybride) + dimensionnement
- Environnement de dev IA sécurisé & automatisé (MLOps, IaC, Zero Trust…)
- Sélection de modèles (ML, DL, LLM, Computer Vision, IA génératives…)
- Conception de modèles avec IA responsable (équité, explicabilité, auditabilité)
- Stratégie d’évaluation (métriques, biais, exigences métier/réglementaires…)
- Évaluation robustesse/généralisation (over/underfitting…)
- Amélioration continue (MLflow/Neptune/Arize…) et optimisation
- Intégration applicative + tests (interopérabilité, performance, sécurité…)
- Livrables (guides, API, explicabilité) adaptés aux publics
- Supervision post-déploiement (observabilité, alerting, rollback, MLOps…)
- RNCP41813BC04 – Piloter un projet d’intelligence artificielle
- Feuille de route : objectifs, livrables, indicateurs (ESG/IA responsable), risques
- Pilotage agile/hybride (prototypage, aléas IA : drift, biais, qualité data…)
- Budget prévisionnel (RH spécialisées, cloud/GPU, licences, sobriété numérique…)
- Arbitrages budgétaires (reporting, rentabilité, impact…)
- Coordination équipe pluridisciplinaire + suivi (outils collaboratifs)
- Animation d’instances (ateliers, COPIL) + facilitation
- Capitalisation REX et axes d’amélioration
- Clôture projet (livrables techniques/fonctionnels/organisationnels) + conformité
- Acculturation/formation continue IA (formats adaptés, accessibilité)
- Conduite du changement (adoption, communication, amélioration continue)
Prérequis
Être titulaire d’une certification/diplôme de niveau 6 dans le domaine de l’informatique, de la data, des mathématiques ou du digital. Prérequis vérifiés via évaluation diagnostique (tests d’entrée et étude de dossier).
Public visé
Le public de la certification "Chef de projet data et intelligence artificielle" comprend principalement des professionnels ayant un niveau bac+4 dans des domaines comme l'informatique, les statistiques, ou l'ingénierie, ainsi que ceux qui ont suivi un cursus à l'ESIC. Ce programme s'adresse aussi aux personnes ayant une forte motivation et un vif intérêt pour le secteur de la data science et de l'intelligence artificielle
Modalités de la formation
- ⏱ Durée : 910h
- 📍 Format : Mixte (présentiel + distanciel)
- 💰 Financements éligibles : CPF · OPCO · France Travail · Transitions Pro · Apprentissage / Alternance · Plan entreprise · Autofinancement
- 📊 Niveau d'entrée : Intermédiaire
- 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
- 🗓️ Délai d'accès : variable selon le mode de financement, généralement de 11 jours ouvrés à 1 mois après l'inscription. En savoir plus.
- ♿ Accessibilité : Chaque demande émanant d'une personne en situation de handicap fait l'objet d'une étude de faisabilité et d'adaptation. Contactez notre référent handicap.
Passage de la certification obligatoire
Cette formation se conclut par le passage d'une certification officielle, indispensable à la validation de votre parcours.
Certification(s) : Chef de projet data et intelligence artificielle
Équipe pédagogique
Nos formations sont conçues et animées par une équipe de formateurs experts, sélectionnés pour leur double compétence : une expertise métier acquise sur le terrain et une réelle expérience pédagogique. Le suivi de chaque apprenant est assuré par un référent pédagogique dédié.
- Formateurs professionnels spécialistes de leur domaine, en veille permanente sur les évolutions du secteur
- Référent pédagogique dédié, disponible tout au long du parcours
- Contenus régulièrement actualisés et adaptés au niveau de chaque participant
- Référent handicap pour l'accueil et l'adaptation des personnes en situation de handicap
Ressources pédagogiques
Alternance d’apports structurés et d’entraînements : projet professionnel, mises en situation professionnelle, études de cas et jeux de rôles.
Suivi de l'exécution et évaluation
Évaluation selon les blocs :
– BC01 : projet professionnel + soutenance orale devant jury.
– BC02 : étude de cas + mise en situation professionnelle.
– BC03 : projet professionnel + soutenance orale devant jury.
– BC04 : études de cas + jeu de rôles.
La certification est structurée en 4 blocs capitalisables (validation indépendante, sans compensation) ; obtention du titre après validation des 4 blocs.
Accessibilité
Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation
Fiche mise à jour le 7 juillet 2026.
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