🤖 Chef de projet data et intelligence artificielle

Certification de Chef de projet en data et intelligence artificielle, visant à développer des compétences en gestion de projets IA et à intégrer des solutions innovantes dans divers secteurs.

Que fait le titulaire de cette certification ?

Les titulaires de la certification "Chef de projet data et intelligence artificielle" sont responsables de l'identification des besoins clients, de la gestion de projets IA, de l'analyse et de l'intégration des données, ainsi que de l'optimisation des performances des algorithmes. Ils dirigent des équipes pluridisciplinaires, assurent la conformité éthique et réglementaire, et mettent en œuvre des solutions techniques adaptées aux enjeux spécifiques des clients.

Compétences attestées

• Analyser le besoin du client en identifiant ses problématiques et en vérifiant l’exploitabilité des données.
• Réaliser un audit et une cartographie des données (volumétrie, typologie).
• Réaliser une veille sur le thème de l’IA (nouveaux outils, algorithmes, problématiques traitées).
• Proposer des solutions techniques adaptées aux besoins du client en évaluant la volumétrie et la typologie des données.
• Proposer des modèles de solutions IA, intégrant la dimension éthique et réglementaire.
• Proposer un gestionnaire de base de données SQL ou NoSQL adapté au système d’exploitation du client.
• Agréger différentes sources et types de données en respectant les normes juridiques et les enjeux éthiques.
• Analyser les données obtenues en identifiant les anomalies et les valeurs manquantes.
• Alimenter les tables d’une base de données à l’aide de données nettoyées et préparées.
• Optimiser les performances d’une base de données.
• Interroger et traiter les données en respectant la réglementation liée à la protection des données.
• Mobiliser les ressources humaines, matérielles et financières.
• Appliquer des méthodes d’analyses statistiques sur les données.
• Réaliser des visualisations à partir de différents types de données.
• Rendre accessible les données aux utilisateurs tiers et aux personnes en situation de handicap.
• Rédiger un document présentant les solutions techniques utilisées lors de l’exploration de données.
• Monitorer les choix effectués durant le projet.
• Rendre exploitable un jeu de données.
• Organiser un jeu de données en sous-ensemble d'entraînement ou de test.
• Exploiter plusieurs modèles d’apprentissage supervisés.
• Comparer les performances des algorithmes d'apprentissages automatiques.
• Améliorer les performances des modèles d’apprentissage supervisé.
• Élaborer une application web incorporant un algorithme d'apprentissage supervisé.
• Mettre en place une veille sur les risques liés à la gestion et au traitement des données.
• Mettre en œuvre la méthode de projet agile.
• Identifier les ressources techniques et humaines nécessaires.
• Constituer une équipe pluridisciplinaire.
• Manager l’équipe projet IA.
• Impliquer les équipes dans le projet.
• Rédiger une charte éthique.
• Proposer un mode de communication efficace.
• Élaborer des tableaux de bord avec des indicateurs de performance.
• Mettre en place des actions de formation.
• Réaliser un reporting régulier.
• Gérer un budget et élaborer des tableaux de bord.
• Réaliser une veille technique et réglementaire.
• Élaborer un plan d’actions commerciales et stratégiques.
• Gérer la relation contractuelle tout au long du projet.
• Accompagner les équipes dans l’intégration de la solution IA.
• Présenter les solutions en répondant aux objections des interlocuteurs.

Modalités d’évaluation

• Les modalités d'évaluation comprennent :
• Études de cas basées sur des cas réels d’entreprises, présentées à l’écrit autour d’un rapport d’une trentaine de pages, réalisées individuellement et évaluées par le jury d'évaluation.
• Mise en situation professionnelle réalisée individuellement et basée sur des situations réelles d’entreprises.
• Jeux de rôle à réaliser en duo devant le jury d’évaluation.

Emplois accessibles après cette certification

Directeur projet Intelligence Artificielle
Manager d’équipe Intelligence Artificielle
Chef de projet Machine Learning/Deep Learning

Équivalences & passerelles

• Accès à cette certification exige un dossier de candidature (niveau académique, expérience).
• Possibilité de passer par la formation initiale, l'apprentissage, la formation continue ou la VAE selon les conditions du certificateur.
• La certification structure ses compétences en blocs, ce qui peut permettre de faire reconnaître des acquis dans des dispositifs connexes selon les établissements.