Certification

Diplôme d’études supérieures en IA et sciences des données

aivancity a obtenu, par arrêté du 24 février 2023[1], la reconnaissance par l’Etat et l’autorisation à délivrer un diplôme visé « Diplôme d’études supérieurs en Intelligence Artificielle et Science des données ». Ce diplôme sera inscrit d’office au RNCP.

[1] https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/bo/23/Hebdo12/ESRS2305982A.htm

Présentation
La certification vise à préparer au métier d’Ingénieur Intelligence Artificielle et répond à un besoin grandissant des entreprises en France et à travers le monde d’experts en IA.

Le marché de l’intelligence artificielle à l’échelle mondiale a connu une accélération notable depuis une dizaine d’années et l’arrivée de nouveaux algorithmes comme les réseaux de neurones convolutifs (2012). Le montant global des investissements du secteur se chiffre en milliards d’euros et les perspectives de croissance sont impressionnantes.

En 2020, le chiffre d’affaire mondial du secteur est évalué à 15 Milliards de $, avec une perspective de croissance impressionnante conduisant à son quadruplement en 2025 – soit 72,5 Milliards de $.
Tous les secteurs sont impactés par cette évolution / révolution, et cet impact global est la conséquence de la multitude des applications des IA : de la reconnaissance faciale aux agents conversationnel, des véhicules autonomes aux analyses et prédictions, des logiciels de recommandations à la traduction automatique…

Selon une étude (2019) menée auprès de 800 décideurs d’entreprises à forte croissance et d’entreprises à croissance modérée de 8 pays (France, Allemagne, Italie, Pays-Bas, Russie, Suisse, Angleterre, Etats-Unis) et réalisée par KSR Research et Microsoft, l’ensemble des entreprises ont l’intention d’investir dans l’IA dans un délai variable : de 1 à 3 ans pour les entreprises à forte croissance, de 3 à 5 ans pour les entreprises à croissance modérée. Pour la France : 100% des entreprises ayant une croissance à deux chiffres prévoient d’investir dans l’IA au cours des 3 prochaines années (70% des autres entreprises comptent utiliser l’IA d’ici 3 ans, objectif 2022).

Cette certification vise à bâtir un portefeuille de nouvelles compétences allant de la modélisation statistique et mathématique à l’apprentissage profond (deep learning) en passant par le traitement des données non structurées, la visualisation des données, les réseaux de neurones… Elle couvre l’acquisition de solides fondations analytiques dans l’implémentation de solutions intelligence artificielle en utilisant les meilleures technologies, et de développer une capacité d’aller au-delà des algorithmes et de la transformation des données en contribuant à la prise de décision dans les organisations et à l’amélioration des processus métiers tout en intégrant les considérations juridiques et éthiques de l’IA.

Pré-requis pour accéder au dispositif de certification
• Titres certifiés niveau 6 en en mathématique, statistique, informatique, sciences de l’ingénieur, sciences physiques, sciences économiques et de gestion
• Diplômes de l’enseignement technologique et professionnel Bac + 3
• Diplômes et/ou grades universitaires Bac + 3 en en mathématique, statistique, informatique, santé, sciences de l’ingénieur, sciences physiques, sciences économiques et de gestion
Métiers et fonctions visés par la certification
• Ingénieur Machine Learning
• Développeur machine learning
• Chef de projet machine learning
• Natural language processing engineers
Les organisations qui développent ou souhaitent développer des systèmes intelligents, notamment dans les secteurs de la robotique, du conseil, de la musique, de la finance, de l’aéronautique ou de la bio-informatique offrent de belles perspectives d’emploi et permettent un fort essor des fonctions liées à l’IA… De nombreux postes de PhD (doctorats) sont également ouverts aux diplômés en Machine Learning dans différents domaines scientifiques.
Description des blocs de compétences visées par la certification
Les compétences visées par la certification « Ingénieur intelligence artificielle » ont pour objectif de maîtriser les différentes étapes de mise en œuvre d’une solution IA : de l’identification et la compréhension des besoins au déploiement du modèle, en passant par l’analyse et la préparation des données, la construction et l’’évaluation du modèle. La certification vise également à maitriser les méthodes quantitatives er informatiques pour l’IA et à intégrer les considérations juridiques et éthiques dans l’ingénierie du projet.

Chaque bloc de compétence est certifié, il donne lieu à une évaluation et une validation.

Le bloc de compétences constitue le format idéal pour développer votre employabilité. En effet, ce système permet de construire votre parcours professionnel par étapes. Une formation longue peut être compliquée à concilier avec la vie professionnelle, alors que valider des blocs indépendamment est plus « digeste » et gérable. C’est aussi une façon de certifier vos compétences dans un domaine en particulier sans forcément viser le diplôme global, avec une meilleure reconnaissance qu’une formation ponctuelle qui ne conduirait qu’à une simple attestation.

BLOC N° 1 : Appliquer les méthodes quantitatives pour l’intelligence artificielle
• Choix et utilisation des méthodes d’analyse quantitative
• Analyse statistique et application des modélisations mathématiques

Modalité d’évaluation : Etudes de cas

BLOC N° 2 : Déployer les pratiques, les langages de programmation et les outils informatiques pour l’intelligence artificielle
• Utilisation des méthodes et des outils de l’ingénieur
• Développement des langages de programmation et des outils informatiques

Modalité d’évaluation : Etudes de cas pratique

BLOC N° 3 : Analyser et traiter des données
• Traitement des données provenant de multiples sources
• Analyse statistique des données

Modalité d’évaluation : Etudes de cas pratique

BLOC N° 4 : Implémenter une solution d’apprentissage automatisé (Machine et Deep Learning)
• Transformation des données
• Conception et entraînement des modèles IA Optimisation et évaluation des modèles IA

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée, Mise en situation professionnelle

BLOC N° 5 : Intégrer les considérations juridiques et éthiques au projet d’intelligence artificielle
• Intégration de politiques de protection des données personnelles
• Identification et intégration des valeurs éthiques et respect des valeurs humaines

Modalité d’évaluation : Etudes de cas pratiques

BLOC N° 6 : Conduire l’ingénierie d’un projet d’intelligence artificielle
• Analyse des besoins techniques du projet d’intelligence artificielle
• Mise en œuvre du projet d’intelligence artificielle

Modalité d’évaluation : Mises en situations professionnelles

L’obtention de la certification est conditionnée à :
• La validation des 6 blocs de compétences
• La réalisation d’une mission en entreprise : le/la candidat(e) participe au pilotage d’un projet IA dans le cadre d’une mission entreprise (stage, alternance, contrat de travail, immersion, conseil…) d’une durée minimale de 3 mois, réalise un rapport de stage et une soutenance orale devant un jury composé de professeurs et d’experts.
VAE
La certification sera accessible par la validation des acquis de l’expérience.
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