Certification Chargé de gestion & management

‍Présentation

La certification "Architecte en Intelligence Artificielle", proposée par Eugenia School, est délivrée par JEDHA. Il s'agit d'une certification de niveau 7 avec les codes NSF 114b, 326 et 326r, enregistrée au Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP) sous le numéro 38777, par décision de France Compétences en date du 27 mars 2024.

Objectifs de la Certification

Dans un monde de plus en plus numérique et interconnecté, les entreprises de divers secteurs doivent comprendre et utiliser efficacement les données qu'elles possèdent. L'essor de l'intelligence artificielle (IA) a donné à ces organisations la possibilité de convertir les données en informations précieuses, améliorant ainsi la prise de décision, optimisant les processus commerciaux et personnalisant les expériences des clients, entre autres avantages. Cependant, la mise en œuvre réussie d'une solution d'IA nécessite une expertise spécifique, notamment en matière d'architecture des données, de gestion des flux de données, de modélisation de l'IA et de déploiement. En outre, les solutions d'IA doivent être mises en œuvre dans le respect de l'éthique et des réglementations en vigueur, notamment en ce qui concerne la protection des données et de la vie privée. Dans ce contexte, la certification "Architecte en intelligence artificielle" a été conçue pour répondre à la demande croissante du marché en matière de compétences en IA, en permettant aux professionnels de la technologie d'acquérir et de valider leur expertise dans ce domaine.

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La certification vise à former des professionnels capables de concevoir, de déployer et de gérer des solutions d'IA robustes, efficaces et conformes à la réglementation. Les candidats sont évalués sur les compétences essentielles d'un architecte IA, notamment la gouvernance des données, où ils doivent démontrer leur capacité à développer et mettre en œuvre un plan de gouvernance des données solide prenant en compte les aspects de conformité, les parties prenantes et les risques ; l'architecture des données, où ils doivent concevoir une architecture robuste adaptée aux besoins techniques et opérationnels ; la gestion des pipelines de données, où ils doivent établir et gérer des pipelines de données automatisés et efficaces ; et le développement et le déploiement de solutions IA, où les candidats doivent être capables de créer, intégrer et déployer des solutions IA, y compris l'automatisation du recyclage des modèles et la mise en place de pipelines d'intégration et de déploiement continus.

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Cette certification répond au besoin croissant du marché en professionnels qualifiés dans le domaine de l'IA, capables de stimuler l'innovation et la transformation numérique par une utilisation éthique et efficace de l'IA.

Blocs de compétences

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

• Bloc #1 : Concevoir et gérer la gouvernance des données
  Concevoir une politique de gouvernance des données en collaboration avec les parties prenantes afin d'assurer la conformité avec les réglementations en vigueur et de garantir la qualité, la disponibilité, la sécurité et la confidentialité des données. Collaborer avec les parties prenantes de l'entreprise pour défendre et mettre en œuvre la politique de gouvernance des données, en vue d'une intégration harmonieuse dans les pratiques de l'entreprise. Former et sensibiliser tous les employés, y compris les personnes handicapées, aux principes de la gouvernance des données afin d'assurer une mise en œuvre efficace et inclusive de la politique de gouvernance des données. Effectuer des audits réguliers des pratiques de gestion des données de l'entreprise afin de garantir la conformité avec les réglementations locales et internationales. Évaluer les risques associés à la gestion des données, notamment en termes de qualité et de sécurité, afin de renforcer la politique de gouvernance des données.
• Bloc #2 : Concevoir et déployer des architectures de données (pour l'IA)
  Identifier les besoins architecturaux en examinant les contraintes techniques et opérationnelles, ainsi que les normes existantes, afin d'établir un cadre qui réponde aux exigences de l'entreprise. Élaborer une spécification d'architecture de données qui intègre les contraintes techniques et les normes pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise. Créer des modèles de données logiques et physiques (modèles entité-relation, schéma en étoile...) qui s'alignent sur les spécifications établies. Concevoir des structures de base de données adaptées à différents types de données, en tenant compte des performances, de la sécurité, de l'évolutivité et du volume de données pour une gestion optimale du Big Data. Déployer des serveurs virtuels dans le nuage ou sur site pour entraîner les algorithmes d'intelligence artificielle à gérer efficacement un grand volume de données. Améliorer la puissance de calcul en concevant des grappes de serveurs pour permettre l'entraînement des algorithmes d'intelligence artificielle, stocker de grands ensembles de données ou gérer le trafic massif d'une application. Mettre en œuvre des outils de surveillance pour suivre les performances de l'infrastructure de données, identifier les problèmes potentiels et optimiser les systèmes pour une gestion proactive. Documenter les spécifications de l'architecture de manière claire et accessible à tous, y compris aux personnes handicapées, afin de faciliter la gestion.
• Bloc #3 : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données (pour l'IA)
  Concevoir un système de gestion des données en temps réel adapté aux contraintes et aux normes opérationnelles de l'entreprise afin de gérer efficacement la vitesse et le volume des flux de données ainsi que les types de données. Établir un pipeline de données par le biais de processus ETL/ELT pour transférer et transformer les données entre différentes bases de données, en utilisant des outils de programmation pour répondre aux exigences du cahier des charges. Automatiser les flux de données dans le pipeline à l'aide d'outils spécifiques ou de programmation afin d'optimiser les performances de l'infrastructure de données. Contrôler les flux de données pour en assurer la qualité et le respect des politiques de gouvernance, afin de maintenir les normes, la sécurité et la confidentialité dans les pipelines de données. Élaborer des procédures de contrôle de la qualité et de correction des erreurs dans les pipelines de données afin de garantir la qualité des données.
• Bloc #4 : Construire, déployer et gérer des solutions d'IA
  Rédiger un document de spécification pour la solution d'IA afin de répondre aux besoins techniques et économiques de l'organisation, en tenant compte de l'accessibilité pour les personnes handicapées. Créer un algorithme d'IA adapté aux données d'apprentissage et conforme au cahier des charges, en veillant à ce qu'il réponde aux besoins spécifiques, notamment en termes d'accessibilité. Adapter l'infrastructure de données de l'organisation en construisant des API pour accueillir la solution d'IA en production. Concevoir des pipelines d'intégration et de déploiement continus pour automatiser le processus de déploiement d'une solution d'IA. Développer des scripts pour recycler les modèles afin d'automatiser le processus d'apprentissage automatique. Gérer les performances de la solution d'IA au sein de l'infrastructure en mettant en œuvre des outils de surveillance (tels qu'Aporia ou Evidently) pour s'assurer qu'elle répond aux exigences des spécifications dans un environnement de production.Rédiger un document de spécification pour la solution d'IA afin de répondre aux besoins techniques et économiques de l'organisation, en tenant compte de l'accessibilité pour les personnes handicapées. Créer un algorithme d'IA adapté aux données d'apprentissage et conforme au cahier des charges, en veillant à ce qu'il réponde aux besoins spécifiques, notamment en termes d'accessibilité. Adapter l'infrastructure de données de l'organisation en construisant des API pour accueillir la solution d'IA en production. Concevoir des pipelines d'intégration et de déploiement continus pour automatiser le processus de déploiement d'une solution d'IA. Développer des scripts pour recycler les modèles afin d'automatiser le processus d'apprentissage automatique. Gérer les performances de la solution d'IA au sein de l'infrastructure en mettant en œuvre des outils de surveillance (tels qu'Aporia ou Evidently) pour s'assurer qu'elle répond aux exigences des spécifications dans un environnement de production.

Métiers/secteurs visés par la certification

La certification "Architecte en intelligence artificielle" s'avère pertinente et applicable dans un large éventail de secteurs d'activité, s'alignant sur la nature omniprésente et transversale des données et de l'intelligence artificielle. Voici une liste non exhaustive de secteurs et de contextes d'emploi où cette certification serait particulièrement avantageuse :

Technologies de l'information et de la communication (TIC) : Au sein des départements informatiques ou au service des sociétés de conseil en technologie, l'IA est utilisée pour optimiser les systèmes et les réseaux, automatiser les tâches répétitives, renforcer la sécurité et améliorer la qualité des services offerts aux utilisateurs.
Les soins de santé : Que ce soit dans les hôpitaux, les laboratoires de recherche ou les entreprises de biotechnologie, l'IA permet d'améliorer les diagnostics, de prédire les maladies, de personnaliser les traitements, d'optimiser la gestion des établissements de santé et d'accélérer la recherche médicale.
Finance : Dans les banques, les compagnies d'assurance et les entreprises fintech, l'IA est un outil précieux pour la détection des fraudes, l'automatisation des processus pour la conformité, la gestion des risques, la personnalisation des services financiers et le trading algorithmique.
Commerce de détail et commerce électronique : Au sein des entreprises de distribution et de commerce en ligne, l'IA permet d'optimiser les chaînes d'approvisionnement, d'améliorer les recommandations de produits, de personnaliser les expériences des clients et de prédire les tendances des ventes.
Fabrication : Dans les usines et les entreprises industrielles, l'IA contribue à la maintenance prédictive, à l'optimisation de la production, à l'automatisation des processus et à l'amélioration de la qualité des produits.
Transport et logistique : Pour les entreprises de transport et les prestataires de services logistiques, l'IA est utilisée pour optimiser les itinéraires, améliorer la gestion des flottes, automatiser les entrepôts et contribuer au développement des véhicules autonomes.
Services publics et gouvernementaux : Dans le contexte de l'administration publique, l'IA peut contribuer à l'amélioration des services aux citoyens, à l'optimisation de la gestion des ressources, à l'automatisation des processus administratifs et à l'analyse des données pour une meilleure prise de décision politique.
Les types d'emplois accessibles comprennent :

Architecte en intelligence artificielle
Architecte de données
Ingénieur de données
Ingénieur en apprentissage automatique
Ingénieur MLOps
Consultant Intelligence Artificielle,
Responsable des données (CDO)

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.

Modalités d'évaluation

Nous mesurons votre succès à l'aide de différentes modalités d'évaluation, qui comprennent :

Évaluations écrites et orales avec différents résultats attendus
Scénario professionnel donnant lieu à une évaluation écrite et orale, avec différents résultats attendus
Les conditions d'évaluation sont adaptées pour répondre aux besoins spécifiques des personnes handicapées si nécessaire
C'est ainsi que nous nous assurons que vous êtes prêts à relever les défis de demain.

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