Présentation

La certification « Intégrer la démarche intelligence artificielle et science des données dans la stratégie de l’entreprise » s’adresse aux dirigeants, managers, responsables innovation, chefs de projet et consultants souhaitant intégrer l’intelligence artificielle (IA) et la valorisation des données dans les orientations stratégiques de leur organisation.

La diffusion rapide de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement des IA génératives, transforme profondément les modèles économiques, les modes d’organisation et les processus décisionnels des entreprises. Désormais, l’IA constitue un levier majeur de compétitivité, d’innovation et de création de valeur dans l’ensemble des secteurs d’activité.

Les entreprises sont aujourd’hui confrontées à de nouveaux enjeux : identifier les cas d’usage à forte valeur ajoutée, intégrer l’IA dans leurs processus métiers, structurer une gouvernance des données, accompagner les transformations organisationnelles, maîtriser les risques juridiques, éthiques et de cybersécurité, tout en développant les compétences nécessaires à une utilisation responsable de ces technologies.

Dans ce contexte, les besoins des organisations ne concernent plus uniquement des profils techniques spécialisés. Elles recherchent également des managers et des décideurs capables de faire le lien entre les technologies d’intelligence artificielle, les enjeux métiers, la stratégie de l’entreprise et la conduite du changement.

La présente certification répond à ce besoin en développant des compétences permettant d’identifier les opportunités offertes par l’intelligence artificielle et la science des données, d’évaluer leurs impacts organisationnels, de concevoir des modèles de création de valeur fondés sur les données, de piloter des projets de transformation et d’intégrer les exigences réglementaires, éthiques et environnementales associées aux usages de l’IA. La certification n’a pas vocation à former des spécialistes du développement d’algorithmes, de la data science ou du machine learning. Elle vise à permettre aux professionnels d’acquérir une compréhension stratégique, organisationnelle et opérationnelle de l’intelligence artificielle afin de prendre des décisions éclairées, de piloter les transformations de leur organisation et d’intégrer durablement l’IA dans leur stratégie de développement.

Compétences visées par la certification

La certification atteste de la capacité du candidat à :

 

• C.1 Évaluer le potentiel stratégique des technologies d’intelligence artificielle et de la valorisation des données pour une organisation, en mobilisant une veille technologique et réglementaire ciblée et en analysant ses besoins métiers, son niveau de maturité et ses contraintes, afin d’identifier et de hiérarchiser des opportunités créatrices de valeur.

 

• C.2 Définir les conditions d’intégration de l’intelligence artificielle et de la valorisation des données dans l’organisation, en anticipant les transformations des métiers, des compétences, des processus et des ressources, ainsi que leurs effets sur les conditions de travail, l’accessibilité et l’environnement, afin d’en favoriser le déploiement, l’appropriation et la pérennité.

 

• C.3 Structurer un business model fondé sur l’intelligence artificielle, y compris générative, et la valorisation des données, en analysant la chaîne de valeur des données, de leur collecte à leur traitement, leur analyse et leur valorisation, et en définissant les modalités de création et de partage de la valeur, afin de piloter la performance durable de l’organisation et de ses parties prenantes.

 

• C.4 Encadrer l’utilisation de l’intelligence artificielle, y compris générative, et des données dans l’organisation, en analysant les exigences réglementaires et les risques éthiques, sociétaux, informationnels et de cybersécurité, et en définissant les responsabilités, les mesures de maîtrise et les modalités de supervision humaine, afin d’assurer des usages conformes, responsables, inclusifs et dignes de confiance.

Modalités d’évaluation

Les modalités d’évaluation comprennent :

• Étude de cas : À partir d’une étude de cas d’entreprise présentant son secteur d’activité, ses enjeux futurs, ses besoins métiers, son niveau de maturité et ses principales contraintes, le candidat complète l’analyse à l’aide d’une veille technologique et réglementaire ciblée, puis propose et hiérarchise différentes options stratégiques fondées sur l’intelligence artificielle et la valorisation des données, en tenant compte de leurs principaux risques et impacts.

Rendu attendu : Une note d’opportunité de 5 pages comprenant une introduction, une analyse des options et une conclusion.

• Etude de cas pratique : À partir d’un projet d’intelligence artificielle et de valorisation des données en cours de déploiement dans une organisation réelle ou fictive, le candidat analyse ses effets sur les métiers, les compétences, les processus, les ressources, les conditions de travail, l’accessibilité et l’environnement, puis propose les conditions et les mesures d’accompagnement nécessaires à son déploiement, à son appropriation et à sa pérennité.

Rendu attendu : Un plan d’intégration comprenant une analyse des transformations et des mesures d’accompagnement.

• Mise en situation professionnelle reconstituée : À partir d’un jeu de données provenant de différentes sources, le candidat analyse la chaîne de valeur des données, de leur collecte à leur traitement, leur analyse et leur valorisation, puis propose un business model fondé sur l’intelligence artificielle, y compris générative, précisant les modalités de création et de partage de la valeur ainsi que les conditions de pilotage de la performance durable.

Rendu attendu : une note présentant l’analyse de la chaîne de valeur des données, le business model proposé et ses indicateurs de performance.

• Étude de cas pratique : Sur la base d’un cas réel de projet d’intelligence artificielle, y compris générative, et de valorisation des données, le candidat analyse les exigences réglementaires et les risques éthiques, sociétaux, informationnels et de cybersécurité, puis propose un cadre de gouvernance précisant les responsabilités, les mesures de maîtrise et les modalités de supervision humaine. Rendu attendu : une note d’analyse et de recommandations comprenant une cartographie des risques et le cadre de gouvernance proposé.

Prérequis à l’entrée en formation

Les candidats doivent justifier :

• Justifier d’au moins cinq années d’expérience professionnelle dans des fonctions de management opérationnel, de direction ou d’expertise technique/R&D, ou de conseil aux organisations. Cette expérience doit avoir placé le candidat en situation de contribuer à la définition, à l’évolution ou à la mise en œuvre de la stratégie d’une organisation.

Cette certification s’adresse principalement à :

• des managers opérationnels amenés à intégrer l’IA et la valorisation des données dans les activités, les processus et l’organisation de leur périmètre ;
• des profils techniques exerçant des responsabilités de direction, d’expertise ou de R&D, chargés d’articuler les possibilités technologiques avec les besoins métiers et les orientations de l’entreprise ;
• des consultants amenés à diagnostiquer les besoins d’organisations clientes, à formuler des recommandations et à accompagner leur transformation.

Aucune compétence préalable en programmation, en développement de modèles d’IA ou en data science n’est exigée, ces activités techniques ne correspondant pas à la finalité de la certification.