Informatique et Systemes Numeriques (bachelor en Sciences et Ingenierie Cesi)

* Chargé de projet Big Data * Assistant chef de projet IA / Chef de projet data * Chatbot master * Développeur Intelligence Artificielle * Développeur Big Data * Assistant chef de projet data / Chef de projet data

Le titulaire de la certification, sous la responsabilité d’un ingénieur ou supérieur hiérarchique, est capable de : * Identifier les données des processus issues de différents capteurs ou source de données interne ou externe à l'entreprise * Proposer des solutions techniques IA afin d'optimiser ses processus * Mener des expérimentations pour des proof of concept ou pour vérifier le bon fonctionnement des solutions * Prendre en compte les aspects humain, économique et organisationnel de l'entreprise * Prendre en compte les aspects éthiques inhérant à l'entreprise dans la mise en place de solution d'IA * Adapter son discours pour vendre ses solutions d'IA à différents publics internes ou externes à son service * Se mettre à jour sur les différentes technologies de l'intelligence artificielle Liste détaillée des compétences évaluées : - nalyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener - Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise - Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client - Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet - Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en oeuvre - Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques - Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution - S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet - Mettre en oeuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci - Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet - Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles applications et les évolutions - Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide - Mettre en oeuvre des plans d'action préalablement définit pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA - Identifier les différentes sources de données - Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données - Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA - Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier - Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue - Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision - Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données - Identifier les ressources disponibles dans le SI - Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA - Définir les étapes d’un processus d’IA - Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets - Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise - Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté - Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées) - Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes - Mettre en oeuvre la solution pour répondre aux besoins - Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance - Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés - Assurer la configuration de la solution d’IA déployée - Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires - Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)- - Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée - Paramétrer des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution) - Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée - Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique - Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux - Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires - S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA - Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs - Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées - Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet - Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet - Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour le client - Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité) - Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident - Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique - Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone - Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA) - Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels - Organiser et mener les réunions et les échanges utiles pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.) - Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction - Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées. - Assurer le transfert de compétences auprès des administrateurs ou correspondants du client pour garantir la viabilité de la solution IA déployée - Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions