J'ai un diplôme "Développeur en intelligence artificielle"

Je sais faire les actions suivantes :

Le métier se concentre autour de 4 blocs d’activités : Activité 1 : Gestion d’un projet de développement d’une application d’intelligence artificielle Activité 2 : Organisation de l’extraction, la collection, le traitement & le monitoring et la visualisation des données Activité 3 : Développement d’une application métiers intégrant des éléments d’intelligence artificielle Activité 4 : Maintenance, optimisation et sécurisation de programmes d’intelligence artificielle dans le respect d’une démarche qualité

OÙ SUIVRE CETTE CERTIFICATION ?

Détails du diplôme

Quelles sont les compétences que vous allez apprendre mais aussi comment l'examen va-t-il se passer ?

Compétences attestées :

19 compétences organisées en quatre blocs de compétences : 1 - Analyser le besoin utilisateur en cadrant le périmètre du projet afin de proposer une réponse technique adaptée, intégrant des éléments d’intelligence artificielle ; 2 - Maquetter l’architecture d’un projet IA en utilisant un logiciel adapté (collecte de données, entrainement du modèle, déploiement en production et maintenance) afin de structurer son intervention et mener une étude préliminaire des avantages techniques et commerciaux de l’implémentation des modèles considérés ; 3 - Appliquer une méthodologie de développement pour mieux travailler en équipe et gagner en efficience, en informant la hiérarchie ou l’organisation de chaque étape de développement via des outils de communication collaboratifs ; 4 - Mettre en place une veille technologique en collectant auprès d’experts, puis partageant les informations afin d’optimiser le développement d’un projet en IA ; 5 - Mettre en place une veille juridique et éthique en collectant auprès d’experts, puis partageant les informations afin d’inscrire son action dans une démarche légale et éthique dans le respect de l’intérêt collectif ; 6 - Documenter son travail en rédigeant les spécifications techniques & fonctionnelles afin de garantir que l’application sera maintenable et pérenne ; 7 - Créer et implémenter une base de données relationnelle en utilisant les méthodes standards pour modéliser les données d’une application ; 8 - Extraire et collecter les données, grâce à des solutions Big Data, afin de permettre leur qualification et leur adéquation avec le besoin du projet ; 9 - Développer ou mettre en place, à l'aide d'outil de reporting ou des librairies adaptées, des applications de visualisation et de monitoring de la donnée à chaque étape du processus afin d'assurer la qualité et la visibilité des données ; 10 - Créer et implémenter une base de données analytique en utilisant des requêtes de traitement de grands volumes de données afin de rendre ces données disponibles en vue de leur utilisation par des algorithmes d’intelligence artificielle ; 11 - Implémenter un outil de type ETL (Extract Transform Load) en installant des connecteurs et mettant en place un système d’ordonnancement, pour extraire les données sources et gérer, leur nettoyage, leur transformation et leur stockage afin de permettre leur exploitation par un tiers, dans un langage de programmation adapté ; 12 - Développer et optimiser les composants d’accès aux données d’une application d’intelligence artificielle pour connecter l’application à ses bases de données en évitant les risques de failles de sécurité ; 13 - Développer les éléments back-end d’une application d’intelligence artificielle en choisissant les langages de développement adéquats, afin de mettre en œuvre les principales fonctionnalités souhaitées ; 14 - Développer les éléments front-end d’une application d’intelligence artificielle, à partir des maquettes et en choisissant les langages de développement adéquats qui permettent de gérer le multi-supports, afin de répondre aux besoins utilisateur ; 15 - Intégrer un programme d’intelligence artificielle dans une application par la mise en place de web services pour développer l’interaction entre les fonctionnalités du programme IA et de l’application ; 16 - Préparer et exécuter les plans de test à partir de scénarios d'utilisation afin de garantir la fiabilité de l'application livrée et corriger les anomalies ; 17 - Superviser la donnée d’une application d’intelligence artificielle à l’aide d’outils de monitoring afin de détecter les dysfonctionnements et les incohérences ; 18 - Apporter une évolution technique ou fonctionnelle de l’application d’intelligence artificielle afin de mieux répondre à un besoin ou améliorer la sécurisation de l’outil ; 19 - Participer à la modification des composants du programme d’intelligence artificielle en modifiant ses paramètres avec le data scientist afin d’optimiser le traitement de l’algorithme et améliorer les capacités fonctionnelles de l’application ;

Voies d'accès à la certification :

Voies d'accès Composition des Jurys
Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant
Autorisé
3 personnes : -Le référent pédagogique -2 professionnels extérieurs soit 66% de membres extérieurs
En contrat d’apprentissage
Autorisé
3 personnes : -Le référent pédagogique -2 professionnels extérieurs soit 66% de membres extérieurs
Après un parcours de formation continue
Autorisé
3 personnes : -Le référent pédagogique -2 professionnels extérieurs soit 66% de membres extérieurs
En contrat de professionnalisation
Autorisé
3 personnes : -Le référent pédagogique -2 professionnels extérieurs soit 66% de membres extérieurs
Par candidature individuelle
Autorisé
3 personnes : -Le référent pédagogique -2 professionnels extérieurs soit 66% de membres extérieurs
Par expérience
Autorisé
3 personnes : -Le référent pédagogique -2 professionnels extérieurs soit 66% de membres extérieurs

Segmentation de la certification

Cette certification se compose de 4 Blocs de compétences

Les modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par équivalence sont définies par chaque certificateur accrédité qui met en œuvre les dispositifs qu’il juge adaptés. Ces modalités peuvent être modulées en fonction du chemin d’accès à la certification : formation initiale, VAE, formation continue.

RNCP35770BC01 - Gestion d’un projet de développement d’une application d’intelligence artificielle

    C1-1 Analyser le besoin utilisateur en cadrant le périmètre du projet afin de proposer une réponse technique adaptée, intégrant des éléments d’intelligence artificielle ; C1-2 Maquetter l’architecture d’un projet IA en utilisant un logiciel adapté (collecte de données, entrainement du modèle, déploiement en production et maintenance) afin de structurer son intervention et mener une étude préliminaire des avantages techniques et commerciaux de l’implémentation des modèles considérés ; C1-3 Appliquer une méthodologie de développement pour mieux travailler en équipe et gagner en efficience, en informant la hiérarchie ou l’organisation de chaque étape de développement via des outils de communication collaboratifs ; C1-4 Mettre en place une veille technologique en collectant auprès d’experts, puis partageant les informations afin d’optimiser le développement d’un projet en IA ; C1-5 Mettre en place une veille juridique et éthique en collectant auprès d’experts, puis partageant les informations afin d’inscrire son action dans une démarche légale et éthique dans le respect de l’intérêt collectif ; C1-6 Documenter son travail en rédigeant les spécifications techniques & fonctionnelles afin de garantir que l’application sera maintenable et pérenne ;

RNCP35770BC02 - Organisation de l’extraction, la collection, le traitement & le monitoring et la visualisation des données

    C2-1 Créer et implémenter une base de données relationnelle en utilisant les méthodes standards pour modéliser les données d’une application ; C2-2 Extraire et collecter les données, grâce à des solutions Big Data, afin de permettre leur qualification et leur adéquation avec le besoin du projet ; C2-3 Développer ou mettre en place, à l'aide d'outil de reporting ou des librairies adaptées, des applications de visualisation et de monitoring de la donnée à chaque étape du processus afin d'assurer la qualité et la visibilité des données ; C2-4 Créer et implémenter une base de données analytique en utilisant des requêtes de traitement de grands volumes de données afin de rendre ces données disponibles en vue de leur utilisation par des algorithmes d’intelligence artificielle ; C2-5 Implémenter un outil de type ETL (Extract Transform Load) en installant des connecteurs et mettant en place un système d’ordonnancement, pour extraire les données sources et gérer, leur nettoyage, leur transformation et leur stockage afin de permettre leur exploitation par un tiers, dans un langage de programmation adapté ;

RNCP35770BC03 - Développement d’une application métiers intégrant des éléments d’intelligence artificielle

    C3-1 Développer et optimiser les composants d’accès aux données d’une application d’intelligence artificielle pour connecter l’application à ses bases de données en évitant les risques de failles de sécurité ; C3-2 Développer les éléments back-end d’une application d’intelligence artificielle en choisissant les langages de développement adéquats, afin de mettre en œuvre les principales fonctionnalités souhaitées ; C3-3 Développer les éléments front-end d’une application d’intelligence artificielle, à partir des maquettes et en choisissant les langages de développement adéquats qui permettent de gérer le multi-supports, afin de répondre aux besoins utilisateur ; C3-4 Intégrer un programme d’intelligence artificielle dans une application par la mise en place de web services pour développer l’interaction entre les fonctionnalités du programme IA et de l’application ;

RNCP35770BC04 - Maintenance, optimisation et sécurisation de programmes d’intelligence artificielle dans le respect d’une démarche qualité

    C4-1 Préparer et exécuter les plans de test à partir de scénarios d'utilisation afin de garantir la fiabilité de l'application livrée et corriger les anomalies ; C4-2 Maintenir une application d’intelligence artificielle à l’aide d’outils de monitoring afin de détecter les failles et les éventuels dysfonctionnements ; C4-3 Apporter une évolution technique ou fonctionnelle de l’application d’intelligence artificielle afin de mieux répondre à un besoin ou améliorer la sécurisation de l’outil ; C4-4 Participer à la modification des composants du programme d’intelligence artificielle en modifiant ses paramètres avec le Data scientist afin d’optimiser le traitement de l’algorithme et améliorer les capacités fonctionnelles de l’application ;

Je cherche à faire...