Certification

Développeur Intelligence Artificielle

(RNCP38603)

Présentation

La certification vise à préparer au métier de Développeur Intelligence Artificielle qui est fortement lié à la démocratisation et l’industrialisation des cas d’usages de l’IA.

Cette démocratisation de l’IA, et la recherche de profils disposant néanmoins de bonnes compétences dans l’analyse de l’univers métier, le traitement des données, la mise en place de solutions d’apprentissage machine et d’apprentissage profond, et les problématiques de déploiement de projet IA, existe peu en France.

Ces profils assez polyvalents, ne nécessitant pas de bagage théorique poussé pour concevoir des solutions IA, mais sachant utiliser les outils existants (en apprentissage machine ou en apprentissage profond) répondent à une demande réelle des entreprises (en particulier des PME qui n’ont pas les moyens de recruter des Data scientist, des data ingénieurs ou des Ingénieurs IA).

Cette certification est caractérisée par un taux d’emploi supérieur à 80% et une insertion rapide et durable dans le métier visé.

Pré-requis pour accéder au dispositif de certification (hors VAE)
• Baccalauréat général ou baccalauréat technologique ou équivalent.
• Diplômes universitaires de technologie DUT.
• Diplômes et/ou grades universitaires Bac + 2 en mathématique ou statistique ou informatique ou sciences de l’ingénieur ou équivalent.
Métiers et fonctions visés par la certification
Le Développeur IA est un spécialiste du développement d’applicatifs informatiques autour de l’IA et de la Data Science. Selon le rapport de l’OPIIEC (2019), le rôle de développeur IA consiste à développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes ou non-spécialistes, incluant directement ou indirectement des briques d’Intelligence Artificielle tout en concevant, testant et adaptant des applicatifs intégrant tout ou partie de ces technologies.

Les métiers associés au développeur intelligence artificielle sont répertoriés sous différentes appellations sur le marché de l’emploi :
– Développeur machine learning
– Chargé de projet de développement IA
– Programmeur IA
– Lead developer AI
– Analyste-programmeur IA

Description des blocs de compétences visées par la certification
Les compétences visées par la certification « développeur IA » s’inscrivent sur ce chemin avec trois blocs de compétences « techniques », centrées sur les données (qu’il s’agira d’acquérir, de stocker et d’analyser), sur l’implémentation des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, soutenus de part et d’autre, par deux blocs de compétences, l’un orienté vers l’univers métiers et la problématique projet (problématique amont), et l’autre tournée vers le déploiement de la solution IA (problématique aval). L’ensemble de ces compétences permet au développeur IA de jouer son rôle de « passeur de technologie », de « transmetteur de savoirs », tout en comprenant les enjeux de l’entreprise et en sachant donc adapter sa connaissance de la technologie aux réels besoins de l’organisation.

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 : Identification de l’univers métiers et de la problématique projet

• Étude du fonctionnement de l’entreprise dans son environnement
• Étude du système digital de l’entreprise
• Identification des nouvelles pratiques, méthodes et usages dans le domaine de l’IA en lien avec les domaines de l’entreprise

Modalité d’évaluation : Etude de cas pratique

BLOC N° 2 : Acquisition, stockage et analyse des données
• Développement et exploitation d’une base de données
• Prétraitement et analyse des données structurées et non structurées provenant de multiples sources
• Analyse et modélisation mathématique

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée

BLOC N° 3 : Implémentation d’algorithmes d’apprentissage automatique
• Implémentation et entraînement des modèles d’apprentissage automatique
• Optimisation et évaluation des modèles d’apprentissage automatique

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle

BLOC N° 4 : Implémentation d’algorithmes d’apprentissage profond
• Implémentation et entraînement des modèles d’apprentissage profond
• Optimisation et évaluation des modèles d’apprentissage profond

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle

BLOC N° 5 : Déploiement d’un projet de développement intelligence artificielle
• Déploiement d’un projet de développement IA
• Intégration des contraintes légales et des valeurs d’éthique
• Intégration dans une démarche projet globale impliquant différentes parties-prenantes

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle + Etude de Cas pratique : rédaction de rapport + soutenance orale.

L’obtention de la certification est conditionnée à :
– La validation des 5 blocs de compétences
– La réalisation d’une mission en entreprise : le/la candidat(e) participe au développement de solutions 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. Il sera évalué sur ses capacités en mettre en pratique la plupart/l’ensemble des critères d’évaluation des 5 compétences de la certification, cités ci-dessus.
VAE
La certification sera accessible par la validation des acquis de l’expérience.
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