Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle

La certification vise à préparer au métier de chef de projet en développement de solutions IA et répond à un besoin des entreprises qui font face aux changements induits par les nouvelles technologies.

La plupart des entreprises ont des besoins en termes d’intégration de l’intelligence artificielle dans leur process. Pour que cette intégration soit pertinente, il faut à la fois connaître les possibilités de l’intelligence artificielle, mais également le mode de fonctionnement des entreprises. Le chef de projet en développement de solutions IA apporte une réponse à cette problématique en faisant le lien entre les volets technologiques et organisationnels des transformations IA.

• Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA
• Mesurer l'impact de l'intelligence artificielle sur l'environnement, la société et l'individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration
• Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles
• Définir une politique de protection de données en identifiant les principaux risques internes et externes liés à leur sécurité
• Mettre en oeuvre une politique d'assurance qualité des données
• Agréger un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise
• Analyser les données en identifiant les anomalies et les manques pour évaluer leur qualité et leur potentiel d'exploitation et implémenter les corrections et améliorations nécessaires
• Sélectionner les outils techniques pour le stockage, le nettoyage et le traitement des données
• Réaliser une analyse statistique de données à l'aide de méthodes adaptées à la nature du projet
• Modéliser les données en s'appuyant sur des modèles statistiques explicatifs
• Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation
• Augmenter les données en mettant en oeuvre une démarche d'ingénierie des fonctionnalités et en s'appuyant sur une expertise métier et sectorielle
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond
• Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés
• Sélectionner l'algorithme d'intelligence artificielle adapté au problème à résoudre
• Définir une stratégie d'optimisation des algorithmes par un échantillonnage exhaustif ou aléatoire de l'espace des paramètres et par la mise en oeuvre de métriques adaptées aux problématiques d'intelligence artificielle
• Evaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs en appliquant une stratégie de validation croisée des données
• Identifier les librairies d'apprentissage machine (ML) et d'apprentissage profond (DL) nécessaires au projet
• Élaborer les spécifications fonctionnelles et techniques des besoins recensés
• Valider régulièrement la production de la solution en s'appuyant sur le retour d'expérience des utilisateurs en interne et en externe
• Assurer la pérennité de la solution informatique en surveillant l'évolution des données de travail
• Favoriser la maintenabilité à long terme du code et son évolution en définissant des procédures d'écriture du code
• Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet
• Concevoir une interface(s) Homme-Machine simple (plateforme) adaptées au projet
• Présenter les solutions d'intelligence artificielle élaborées en s'appuyant sur des solutions de visualisation de données internes ou externes à l'entreprise
• Surveiller l'interface Homme-Machine simple (Plateforme) permettant la restitution des résultats du projet d'intelligence artificielle
• Développer les possibilités d'usage des résultats du projet IA en identifiant les principaux usages dans différents domaines et en analysant leurs implications éthiques
• Coordonner le projet en s'appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l'entreprise et à la nature du projet d'intelligence artificielle
• Animer l'équipe en communiquant sur l'avancement du projet et en clarifiant les missions de chacun tout au long du projet
• Mettre en oeuvre des modalités de recrutement et de formation
• Gérer un budget complet du projet d'intelligence artificielle en intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources

Secteurs d'activités :

En France, différents rapports et études ont identifié certains secteurs les plus porteurs pour l'IA et vecteurs de projets d'Intelligence Artificielle. Ces secteurs d'activités se caractérisent par une forte exposition des effectifs aux impacts de l'IA et un niveau élevé d'exposition à la digitalisation. Parmi ces principaux secteurs, nous trouverons :

Santé : Les domaines où l'IA intervient sont vastes : médecine de prévention, aide au diagnostic et au choix des traitements, coaching patient, épidémiologie, chirurgie autonome, médecine augmentée, etc.

Services financiers : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, on peut citer : les activités de marché (analyse prédictive du marché, performance des fonds d'investissement, aide pour fixer le meilleur prix des actions etc.), les opérations courantes (vente de produits financiers : accord ou non d'une demande de prêt, octroi de crédit, analyse documentaire, détection de fraudes etc.), service financier à la personne (aide des clients via des chatbots, assistants IA).

Service juridique : Parmi les domaines les plus impactés par l'IA, citons : la recherche et analyse de documents (jurisprudence, informations légales de l'entreprise et une analyse pour trier et grouper les documents les plus pertinents pour le cas juridique à traiter), la gestion des contrats (l'analyse automatique des documents constitutifs, la préparation des documents contractuels et le suivi du respect des clauses après signature), le suivi des opérations juridiques quotidiennes.

Commerce de détail : Les principaux domaines impactés par l'IA sont les suivants : personnalisation de l'expérience client (analyse plus fine du comportement des consommateurs en temps réel et meilleure anticipation de leurs besoins), optimisation du fonctionnement du point de vente, optimisation du backoffice et de la.

Industrie : Les principaux applications de l'IA sont les suivants : robotique, automatisme, maintenance prédictive, contrôle qualité, interfaces homme-machine, etc.

Type d'emplois accessibles :

• Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle
• Ingénieur Intelligence Artificielle
• Directeur projet Intelligence Artificielle
• Manager d'équipe Intelligence Artificielle
• Expert Intelligence Artificielle
• Consultant Intelligence Artificielle
• Chef de projet Machine Learning