Le développeur Intelligence Artificielle, sous la supervision du chef de projet IA: Réalise le développement de la solution IA (exemples d’IA : optimiser les ressources et process existants) Contribue à la conception et à l’adaptation des solutions émises par le CDP IA Intervient à chaque étape du développement d’applicatifs informatiques, du génie logiciel et des interfaces Homme Machine. Il a la connaissance des technologies d'IA/Data Science, du codage et des langages de programmation;

Développer le Back-end et le Front-end d’une solution IA, intégrant des briques d’intelligence artificielle Mettre en place et développer la phase de la collecte, le stockage et le traitement des données Maitriser les approches de création de valeur à partir des données massives « Big data » (analyse, exploitation et data visualisation des données)

Collecte et préparation des données : rassembler, nettoyer et organiser les données nécessaires pour entraîner les modèles d’IA. Développement de modèles : concevoir, mettre en œuvre et optimiser des modèles d’IA

Créer un modèle de données d’une solution I.A en utilisant des méthodes de Data science : Collecte de données, Data Science et Workflow Développer un modèle prédictif d’une solution I.A : Machine Learning, Exploitation des données, Architecture d’application Produire et maintenir une solution I.A : Déploiement solution I.A, Développement et testing

Développer un modèle prédictif d'une solution IA

A1.2 C1/ Générer des données d'entrée, récolter et adapter les types de données traitées nécessaires au modèle d’apprentissage en utilisant des approches et des outils adaptés
A1.2 C2/ Paramétrer un environnement de codage (Framework) adéquat pour développer le modèle d’apprentissage
A1.2 C3/ Coder le modèle d’apprentissage choisi (réseau de neurones, boosting, forêt aléatoire, arbre de décision, etc) en maitrisant les différentes architectures dans un environnement de développement
A1.2 C4/ Réaliser et paramétrer une procédure d’entrainement adéquate d’un modèle d’apprentissage : supervisé, semi-supervisé, non supervisé, en sélectionnant des données d’apprentissages les plus adéquats aux besoins d’analyse
A1.2 C5/ Réaliser une phase de test en choisissant une méthode appropriée afin d'analyser la performance du modèle de données
A1.2 C6/ Ajuster l’apprentissage du modèle (entraînement) à partir du taux d’apprentissage et des résultats obtenus

Créer un modèle de données d'une solution IA en utilisant des méthodes de Data science

A1.1 C1/ Définir les sources et les outils nécessaires pour permettre de collecter les données
A1.1 C2/ Recueillir de manière sécurisée les informations à partir de sources adaptées (sources hétérogènes, internes fournies par le client ou externes accessibles en Open Data) permettant de définir les données à collecter pour réaliser l’architecture de données
A1.1 C3/ Paramétrer les outils afin d’importer les données de manière automatisée et sécurisée
A1.1 C4/ Analyser, nettoyer, trier et s’assurer de la qualité des données afin de les rendre exploitables pour la solution IA, en utilisant des outils d’analyse et de visualisation des données et se basant sur des approches de la Data science
A1.1 C5/ Construire la structure de stockage des données (modèle de données) qui répond au mieux au besoin d’analyse
A1.1 C6/ Représenter graphiquement les relations entre les données afin de les visualiser en créant des tableaux de bord accessibles à tout public garantissant ainsi l'accessibiliténumérique
A1.1 C7/ Exploiter de manière automatisée et analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données (requêtage ou interrogation) afin de répondre aux exigences de la solution IA définit dans le cahier des charges

Gérer les activités \tâches du développement d'une solution IA

A2 C1/ Mettre en œuvre une méthodologie adaptée de réalisation du projet, afin de garantir le déploiement du projet en collaboration avec les équipes projet dans les délais et dans un environnement agile
A2 C2/ Rendre compte de l’avancement du projet aux personnes en lien avec le projet grâce aux canaux de communication adéquat et adapté afin de permettre à tout public d’accéder librement et facilement au numérique (public cible, collaborateurs interne,…)
Rédiger des rapports d'activité et de reste à faire, éventuellement en anglais
Recommander des actions
A2 C3/ Contribuer ou animer des réunions de travail avec les équipes projets afin de faire évoluer l’avancée du projet, possiblement en anglais
A2 C4/ Auto-contrôler ses actions et productions au regard du cahier des charges afin de garantir leurs cohérences
A2 C5/ Définir et mettre en place un système de veille permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques
A2 C6/ Améliorer le potentiel de développement et/ou d’exploitation des solutions IA en exploitant les informations recueillies par le système de veille : Technologiques , Réglementaires, Sécurité informatique

Produire et maintenir une solution IA

A1.3 C1/ Développer le back-end : Développer les composants de la solution IA sous forme d’API et/ou des programmes intégrés en utilisant des outils adaptés
A1.3 C2/ Développer le front-end:Développer l’interface homme-machine en utilisant les techniques, les outils et les plateformes dans l’objectif de rendre l’approche ergonomique et conforme à l’accessibilité numérique
A1.3 C3/ Mettre en œuvre des plans de tests définit pour préparer le déploiement de la solution IA
A1.3 C4/ Superviser le fonctionnement de la solution IA à partir des outils de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements dans une démarche d’amélioration continue
A1.3 C5/ Corriger les dysfonctionnements de son périmètre de responsabilité
A1.3 C6/ Réaliser les évolutions fonctionnelles de la solution IA afin de répondre au besoin d’amélioration

Alternance d'apports théoriques et de mises en situation réelles ou reconstituées Travaux pratiques sur applications transférables en entreprise Utilisation d'une plateforme LMS Formation en présentiel Formation hybride Formation en distanciel

Les connaissances et/ou les capacités professionnelles de l'apprenant sont évaluées en cours de formation par différents moyens : évaluations ponctuelles, mises en situation, études de cas Le candidat est présenté aux épreuves conformément au référentiel de certification

Le développeur Intelligence Artificielle, sous la supervision du chef de projet IA: Réalise le développement de la solution IA (exemples d’IA : optimiser les ressources et process existants) Contribue à la conception et à l’adaptation des solutions émises par le CDP IA Intervient à chaque étape du développement d’applicatifs informatiques, du génie logiciel et des interfaces Homme Machine. Il a la connaissance des technologies d'IA/Data Science, du codage et des langages de programmation;

Développer le Back-end et le Front-end d’une solution IA, intégrant des briques d’intelligence artificielle Mettre en place et développer la phase de la collecte, le stockage et le traitement des données Maitriser les approches de création de valeur à partir des données massives « Big data » (analyse, exploitation et data visualisation des données)

Collecte et préparation des données : rassembler, nettoyer et organiser les données nécessaires pour entraîner les modèles d’IA. Développement de modèles : concevoir, mettre en œuvre et optimiser des modèles d’IA

Créer un modèle de données d’une solution I.A en utilisant des méthodes de Data science : Collecte de données, Data Science et Workflow Développer un modèle prédictif d’une solution I.A : Machine Learning, Exploitation des données, Architecture d’application Produire et maintenir une solution I.A : Déploiement solution I.A, Développement et testing

Alternance d'apports théoriques et de mises en situation réelles ou reconstituées Travaux pratiques sur applications transférables en entreprise Utilisation d'une plateforme LMS Formation en présentiel Formation hybride Formation en distanciel

Les connaissances et/ou les capacités professionnelles de l'apprenant sont évaluées en cours de formation par différents moyens : évaluations ponctuelles, mises en situation, études de cas Le candidat est présenté aux épreuves conformément au référentiel de certification