Compétences attestées :
- Construire/superviser et développer une architecture de stockage et de traitement de données
- Piloter et implémenter des solutions d'IA en s'aidant notamment de l'IA générative
- Implémenter et automatiser le déploiement des solutions de données sur le cloud et on-premise
- Déployer une stratégie de management et de gouvernance de la donnée
- Piloter et manager des équipes projet data dans une organisation
- Préparer et structurer les données (collecte, nettoyage, transformation) pour garantir leur qualité et leur exploitabilité dans les analyses et le reporting
- Analyser et visualiser les données (EDA, tableaux de bord, data visualisation) afin de produire des insights et faciliter la prise de décision
- Développer et évaluer des modèles prédictifs (machine learning) pour identifier des tendances, anticiper des comportements et orienter la stratégie
- Définir et intégrer des cas d'usage IA (classique et générative) en lien avec les besoins métiers et les objectifs de la gouvernance
- Concevoir, déployer et évaluer des solutions d'IA générative (foundation models, LLM) pour produire des applications métier performantes et adaptées
- Concevoir et optimiser des interactions avec des modèles génératifs (prompt engineering avancé, structuration des requêtes, contextualisation) afin d'améliorer la qualité, la pertinence et la fiabilité des outputs
- Mettre en œuvre des architectures de type RAG (Retrieval Augmented Generation) en connectant les modèles IA à des données métier (documents, CRM, bases internes) pour produire des réponses contextualisées et exploitables
- Concevoir, développer et déployer des applications IA générative (chatbots, assistants métiers, systèmes de génération automatisée) adaptées aux besoins opérationnels de l'organisation
- Automatiser des processus métier de bout en bout en intégrant IA, API et outils d'orchestration (ex : Make), afin de déclencher des actions à partir d'événements et d'industrialiser les usages
- Évaluer la performance des solutions IA générative (qualité des outputs, pertinence métier, robustesse, limites) et ajuster les paramètres, les prompts ou les données pour améliorer les résultats
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Cette formation vise le bloc 2 Piloter et implémenter des solutions d'IA en s'aidant notamment de l'IA générative du titre Expert en ingénierie de données de niveau 7, codes NSF 326 enregistrée au RNCP sous le numéro 40875 par décision de France Compétences
Code RNCP : 40875
Certifiante
Bac + 5 et plus