Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data - Bloc 04

La formation vise l'acquisition du bloc de compétences BC04 “Mener des projets IA et Big Data en équipe en intégrant les contraintes légales et des considérations éthiques”.
Elle a pour objectif l'acquisition des compétences professionnelles indispensables au cadrage, à l'organisation et au pilotage d'un projet data en intelligence artificielle et Big Data, en évaluant les risques, en mobilisant les ressources adaptées et en communiquant efficacement avec les différentes parties prenantes. 

• Identifier les évolutions clés en IA et Big Data
• Élaborer et évaluer la problématique métier en utilisant des approches analytiques
• Évaluer les risques inhérents au projet IA et Big Data concernant l'impact éthique, le respect du RGPD ou encore la conformité aux normes environnementales
• Planifier et coordonner les ressources humaines et matérielles de manière efficace
• Piloter une équipe multidisciplinaire
• Présenter les résultats de projets IA et Big Data en adaptant le contenu et la forme aux différentes parties prenantes

L'IA à 360°
Comprendre l'histoire, les bases et les avancées de l'IA
Identifier la valeur stratégique de l'IA
Explorer les enjeux juridiques et éthiques
Maintenir une veille technologique active

Utiliser les outils IA
Concevoir et personnaliser des agents conversationnels
Maîtriser l'art du prompt efficace
Intégrer les agents IA dans les processus métier
Comprendre leurs limites et défis

Utiliser les outils avancées d'IA
Utiliser les outils IA pour générer du texte, des images ou des vidéos
Créer des contenus marketing et automatiser les tâches
Identifier les opportunités/risques de l'IA générative
Appliquer les bonnes pratiques d'efficacité

Les impacts business de l'IA
Positionner l'IA comme levier d'innovation
Automatiser et optimiser les processus métier
Personnaliser l'expérience client via l'IA
Appliquer l'IA dans des cas concrets multisectoriels

L'orchestration Data/IA
Structurer une gouvernance des données efficace
Collecter, nettoyer et intégrer les données IA
Concevoir des architectures adaptées
Anticiper les enjeux de scalabilité

Les applications professionnelles
Comprendre ML, NLP, Computer Vision
Gérer données et infrastructures IA
Identifier les freins à l'adoption en entreprise
Améliorer l'interprétabilité et la robustesse des modèles

La stratégie IA
Appliquer des méthodes de gestion de projet adaptées à l'IA
Industrialiser et monitorer les solutions IA
Évaluer les performances et optimiser les coûts
Mettre en place une amélioration continue

La conformité & l'éthique IA
Comprendre le cadre juridique (IA Act, niveaux de risque)
Identifier les obligations et sanctions potentielles
Étudier le cycle de vie d'une IA jusqu'à sa mise sur le marché
Intégrer l'IA en entreprise dans un cadre sécurisé et éthique

Les perspectives professionnelles
Analyser l'impact de l'IA sur les compétences et les métiers
Identifier les nouvelles opportunités professionnelles
Accompagner l'automatisation et la collaboration homme-machine
Articuler IA, Web3 et technologies émergentes

Techno-solutionnisme et au-delà
Comprendre les logiques du techno-solutionnisme et ses limites
Situer l'IA dans les dynamiques globales (société, relations internationales, pensées politiques)
Nourrir une réflexion stratégique et critique sur l'innovation technologique