‍Présentation

La certification "Chef de Projet en Intelligence Artificielle", offerte dans le cadre de notre parcours à Eugenia School, est délivrée par Ascencia. Elle est de niveau 7, avec les codes NSF 326t et 326p, et enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) sous le numéro 36129 par décision de France Compétences en date du 26 janvier 2022.

Cette certification est également accessible via la VAE.

Objectifs de la Certification

La certification "Chef de Projet en Intelligence Artificielle" vise à former les étudiants à piloter des projets en intelligence artificielle. Les compétences couvertes incluent la gestion de projet, le développement et l’intégration de solutions IA, le management d’équipe, la gestion des risques, ainsi que le respect de l’éthique et des réglementations.

La certification vise à préparer au métier de Chef de Projet en Intelligence Artificielle. Elle répond à un besoin du monde professionnel dans un secteur en pleine mutation qui subit de plein fouet les changements induits par les nouvelles technologies. L’apparition du métier est récente et tient à la conjonction de trois facteurs principaux :

1) Le développement de grandes masses de données,

2) Le développement de moyens de calculs puissants (en lien avec l’utilisation des GPU pour les PC individuels, et plus globalement avec la loi de Moore),
3) La mise au point d’algorithmes puissants : les réseaux de neurones convolutifs (associés au développement du Deep Learning)

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Dans ce contexte, la plupart des entreprises ont des besoins en termes d’intégration de l’intelligence artificielle dans leur process. Pour que cette intégration soit efficace, il faut à la fois maitriser la partie technique de l’intelligence artificielle, mais également le mode de fonctionnement des entreprises.

Le chef de projet intelligence artificielle apporte une réponse à cette double problématique en faisant le lien entre les volets technologiques et organisationnels des transformations IA. Dans ce contexte, les activités abordées par la certification couvrent les deux grands domaines de la conduite de projet d'IA qui nécessite l’acquisition de compétences en « Business et Management » et des compétences techniques en IA. Il s’agit d’un profil que l’on trouve peu sur le marché et pour lequel la demande est forte.

Parcours Certifiants à Eugenia School

Notre objectif est votre réussite.

Le chef de projet en intelligence artificielle est chargé de l’approche globale de l'écosystème de l'intelligence artificielle et doit explorer ses opportunités potentielles dans différents contextes, par l'animation d’ateliers, la formalisation des idées recueillies, ainsi que par du prototypage et des tests.

Il a pour activité l'identification des principales exigences techniques, budgétaires, organisationnelles et des ressources en capital humain, pour mettre en œuvre un projet d'IA, le management de l’équipe projet IA, ainsi que de la mise en place du plan de formation et de la préparation de supports de communication. Il est également chargé du traitement des différents types de processus de données, de la modélisation de données, de la conception du modèle IA et de son optimisation. Enfin il a aussi pour missions la définition de l’expérience utilisateur, le contrôle du respect de la règlementation, la prévention des risques globaux ainsi que la présentation des enjeux technologiques.

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Admission

Le processus d'admission commence par une prise de contact avec l'équipe d'admission que vous pouvez joindre à admission@eugeniaschool.com

Après l'évaluation de votre motivation, l'équipe d'admission d'Eugenia School vous enverra le formulaire pour joindre votre dossier que le jury évaluera pour vous déclarer admissible ou non. Dans le cas d'une réponse positive, vous serez convoqué pour passer un entretien d'admission.

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.

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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 écrits et entretien de motivation

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Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :

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Pré-requis disctincts pour les blocs de compétences :

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Non

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Voie d’accès à la certification

Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant : OUI

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‍Composition des jurys

‍Le président du jury est désigné par l’ensemble des membres du jury que sont :

• Le coordinateur de programme ou la directrice pédagogique Ascencia BS

• Deux professionnels

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Date de dernière modification : 27-01-2022

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Voie d’accès à la certification

En contrat d’apprentissage : OUI

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Composition des jurys

Le président du jury est désigné par l’ensemble des membres du jury que sont :

• Le coordinateur de programme ou la directrice pédagogique Ascencia BS

• Deux professionnels

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Date de dernière modification : 27-01-2022

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Voie d’accès à la certification

Après un parcours de formation continue : OUI

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Composition des jurys

Le président du jury est désigné par l’ensemble des membres du jury que sont :

• Le coordinateur de programme ou la directrice pédagogique Ascencia BS

• Deux professionnels

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Date de dernière modification : 27-01-2022

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Voie d’accès à la certification

En contrat de professionnalisation : OUI

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Composition des jurys

Le président du jury est désigné par l’ensemble des membres du jury que sont :

• Le coordinateur de programme ou la directrice pédagogique Ascencia BS

• Deux professionnels

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Date de dernière modification : 27-01-2022

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Voie d’accès à la certification

Par candidature individuelle : NON

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Voie d’accès à la certification

Par expérience : OUI

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Composition des jurys

Le jury est composé de trois personnes :

• La responsable du service VAE
• Deux professionnels en activité

Date de dernière modification : 27-01-2022

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Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie : NON

Inscrite au cadre de la Polynésie française : NON

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Blocs de compétences / Modalités d'évaluation

Votre réussite, nous la mesurons avec des 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 prêts à relever les défis de demain.

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RNCP36129BC01 - Elaborer une solution d'intelligence artificielle grâce au Design Thinking

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Liste de compétences

Identifier des projets IA en exerçant une veille sur les innovations internationales fondées sur l’intelligence artificielle, en particulier dans les domaines du Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks (Recurrent or Convolutional), en recueillant les enjeux métiers auprès des parties prenantes de l’organisation, afin que les innovations identifiées et les besoins particuliers d’une entreprise ou d’un secteur d’activité soient en corrélation.

Déterminer les solutions facilitant l’usage des projets IA, en exerçant une veille, en échangeant avec ses pairs et en respectant les bonnes pratiques et la réglementation déjà établies (notamment le RGAA) afin d’assurer l’accessibilité de ces projets aux personnes en situation de handicap.

Animer des ateliers pour imaginer des solutions nouvelles sur la base de ces innovations en collectant des idées à travers des outils collaboratifs, en réalisant des sessions de formation / sensibilisation préparant la participation à des ateliers de recherche d’idées afin de présenter des innovations en matière d’apprentissage automatisé auprès d’un public non technique.

Formaliser les idées recueillies en phase d’idéation, en confrontant les solutions proposées par rapport aux enjeux métiers identifiés (pertinence métier) ainsi que les solutions proposées par rapport à leur faisabilité technique, en sélectionnant les idées pertinentes en fonction de leurs conditions de réalisation (budget, calendrier, ressources humaines et techniques) afin d’en rédiger une synthèse exhaustive.

Piloter l’évolution de la solution alpha à la version béta, et de la version béta à la version admissible, en développant le périmètre et les différents algorithmes afin de manager le projet dans son intégralité.

Piloter la mise en œuvre d’un périmètre restreint de la solution envisagée avec un algorithme simple, en utilisant un prototypage et en travaillant sur des échantillons limités de données texte, image ou audio, en faisant des essais d’algorithmes et de modèles statistiques adaptés au type d’apprentissage souhaité, afin d’analyser les résultats obtenus et de recueillir des résultats et préconisations.

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Modalités d'évaluation

A partir d’une étude de cas d’entreprise détaillant son secteur d’activité et ses enjeux futurs, le candidat complète l’analyse sectorielle à travers des sources extérieures et propose différentes options stratégiques pour l’usage de l’IA au sein de l’entreprise.

Mise en situation d’un atelier d’idéation avec des observateurs et par la suite un compte rendu est rédigé

Mise en situation professionnelle reconstituée : à partir d’un jeu de données d’entreprise, le candidat devra mettre en œuvre divers prétraitements et augmentation de données afin de rendre ces dernières exploitables par les techniques d’apprentissage automatisées.

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RNCP36129BC02 - Piloter un projet d'intelligence artificielle

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Liste de compétences

Elaborer le cahier des charges du projet IA en définissant et planifiant les activités à réaliser, en identifiant les risques du projet, et en évaluant leur criticité, afin de faire des propositions d’actions visant à en réduire la gravité ou la fréquence, et ce pour mener à bien le projet.

Elaborer le budget du projet IA en identifiant les coûts journaliers des ressources humaines internes et externes nécessaires, en évaluant le temps humain à mobiliser pour chacune des ressources, en évaluant les coûts techniques des ressources logicielles, des ressources réseau (Central Processing Units / Graphic Processing Units) et des autres moyens nécessaires à la bonne marche du projet, afin de respecter le budget alloué.

Manager une équipe projet IA en recrutant les ressources humaines nécessaires (notamment data scientists, software engineer, machine learning researcher, conversational UX designer) à la réalisation du projet IA, y compris le micro-travail (collecte massive des données pour alimenter l’algorithme) afin de s’assurer du bon déroulement du projet IA.

Sélectionner des prestataires associés en les évaluant et en les fédérant sur un projet commun, afin de s’assurer du bon aboutissement de celui-ci.

Piloter la mise en place du plan de formation complémentaire des membres de l’équipe projet en coordonnant de manière opérationnelle les ressources humaines mobilisées internes ou externes, pour développer ou actualiser leurs compétences dans les technologies retenues.

Collaborer à la préparation des supports de formation à destination des futurs utilisateurs ou de personnes impliquées dans le déploiement de la solution, en communiquant de manière positive sur les premiers résultats obtenus ou les difficultés rencontrée, en effectuant des démonstrations des solutions développées auprès de partenaires internes ou externes afin d’informer sur l’avancement du projet et de conduire le changement de manière optimale.

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Modalités d'évaluation

Etude de cas portant sur la conception d’un cahier des charges et l’élaboration d’un budget par rapport à un cas donné.

Mise en situation professionnelle : le candidat est soumis à un projet d’intelligence artificielle. Il doit réaliser un rapport de mission et une soutenance orale devant un jury composé de professeurs et d’experts.

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RNCP36129BC03 - Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

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Liste de compétences

Traiter des données grâce aux techniques de Data Mining / Data Analysis en mettant en place une politique de collecte massive de données via des bases de données exploitables ou via des opérations de collecte de données à des fins d’apprentissage type Mechanical Turk, en agrégant les données collectées à l’aide d’outils techniques appropriés, en sélectionnant les modèles statistiques d’analyses de données à appliquer, afin d’exploiter des résultats sous forme de préconisations.

Modéliser des données (Data Modeling) sous un format exploitable quelle que soit leur source (texte, image, son) en les transformant, en les normalisant et en les structurant, afin de garantir leur qualité et leur pertinence, et pour optimiser les problématiques de stockage et de temps de traitement.

Concevoir un modèle IA en élaborant le Design de l’architecture informatique de la solution IA à développer via une Application Programming Interfaces (API), en définissant des objectifs de performance visés, en sélectionnant un ou plusieurs algorithmes adaptés au projet d’apprentissage automatisé envisagé, supervisé ou non supervisé (supervised / unsupervised learning), afin d’exploiter les résultats du prototypage.

Optimiser le modèle IA en interprétant les premiers résultats obtenus en contrôlant la qualité des modèles prédictifs – Time-series Predictions / Predictive Analytics – à l’aide de scénarios de test préétablis – tests théoriques ou cas d’usage réels, en analysant la fiabilité de l’algorithme par rapport au niveau de performance ou de précision attendu, afin d’améliorer l’algorithme à partir des évaluations réalisées.

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Modalités d'évaluation

Mise en situation professionnelle reconstituée : à partir d’un jeu de données d’entreprise, le candidate devra mettre en œuvre divers prétraitements et augmentations de données afin de rendre ces dernières exploitables par les techniques d’apprentissage automatisé.

Mise en situation professionnelle : en se basant sur une solution proposée, le candidat devra réaliser un rapport de synthèse et d’étonnement incluant : l’explication des choix de solutions IA implémentés, l’interprétation des résultats, l’évaluation de la fiabilité des algorithmes et une proposition d’optimisation

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RNCP36129BC04 - Déployer une solution d'intelligence artificielle

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Liste de compétences

Définir une expérience utilisateur (UX) grâce à une interface (UI) simple et facile d’accès, en animant des ateliers de conception, un prototypage et des tests de l’interface, afin d’obtenir le meilleur résultat sur les plans fonctionnels et graphiques.

Contrôler le respect de la réglementation en matière de protection des données personnelles (RGPD) en établissant une politique de collecte des données conforme à la réglementation et aux valeurs de l’entreprise, en exerçant une veille sur les ouvertures ou contraintes réglementaires en fonction du secteur d’application retenu, afin de présenter les enjeux éthiques de l’intelligence artificielle.

Prévenir les risques en matière de cybersécurité et d’intrusion dans l’architecture technique retenue, ou d’exploitation abusive des données collectées, en protégeant les données personnelles collectées dans le cadre de la mise en œuvre de la solution d’intelligence artificielle, afin de garantir l’intégrité et l’authenticité des données collectées ou restituées, en utilisant les techniques appropriées.

Mesurer l’impact de l’intelligence artificielle sur l’environnement, la société et l’individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration afin d’adopter une démarche soucieuse des questions éthiques.

C21 Présenter des enjeux technologiques de la solution développée auprès de publics non spécialistes de l’IA en faisant des propositions d’applications étendues à des univers connexes afin de valoriser et promouvoir la solution d’intelligence artificielle développée auprès des parties prenantes de l’organisation (salariés, actionnaires, clients, partenaires, etc.).

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Modalités d'évaluation

Dans le cadre d'un projet réel ou fictif, le candidat doit présenter un dossier "développement, test, déploiement, tenant compte des règlementations et de la prévention des risques" sous la forme d'un rapport écrit et argumenté. Le rapport sera évalué. Une présentation de 15mn est également demandée.

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Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par correspondance :

La certification s'obtient par la validation complète de l’ensemble des 4 blocs de compétences.

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Possibilités de valider un/ou des blocs de compétences

Valider un diplôme à son rythme et par étape est désormais possible grâce aux évolutions de la Loi pour la liberté de choisir son avenir professionnel.

Les établissements habilités à délivrer des diplômes et certificats enregistrés au Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP) offrent la possibilité de construire progressivement son parcours. Ils peuvent ainsi certifier les compétences « par blocs », à l'issue des différents modules de formation suivis, établis selon un référentiel de compétences du diplôme visé.

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• Les blocs de compétences consistent en un découpage des diplômes existants en blocs homogènes spécialisés.
• Ce dispositif vise à accompagner la progression de votre carrière, dans une perspective de court et de moyen terme. Il permet de renforcer votre liberté de cibler directement les compétences nécessaires à la réalisation de vos projets professionnels.
• Le bloc de compétences validé est acquis définitivement. L'ordre dans lequel les blocs sont préparés et validés est libre.
• Chaque validation de bloc est sanctionnée par une attestation de réussite. A terme, la validation de tous les blocs constitutifs d’une formation vous permet d’obtenir le diplôme. Ainsi, les blocs de compétences permettent d’étaler sur plusieurs années votre projet de reprise d’études.
• Tous les blocs sont constitutifs de diplômes nationaux éligibles au CPF et pouvant être obtenus par le biais d’une VAE. A ce titre, les blocs servent de base au processus d’accès au diplôme par la voie de la VAE.

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