Chef de projet data et intelligence artificielle
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000298349
Organisme responsable :
Esic Malakoff
(ouvre dans un nouvel onglet)
Référentiels
Code Rome
- M1802 Expertise et support en systèmes d'information
- M1803 Direction des systèmes d'information
- M1805 Études et développement informatique
Formacode
- 31023 : Gestion données massives
- 31028 : Intelligence artificielle
- 31094 : Gestion projet informatique
Présentation de la formation
Objectifs
Cette formation prépare au métier de Chef de projet en intelligence artificielle et permet d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, cadrer, coordonner et déployer des projets IA en entreprise. Elle commence par la veille technologique et réglementaire sur les évolutions de l'intelligence artificielle, notamment les LLM, l'IA générative, le MLOps, le FinOps et la sécurité. Une partie importante de la formation est consacrée aux données. L'apprenant apprend à…
- Cette formation prépare au métier de Chef de projet en intelligence artificielle et permet d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, cadrer, coordonner et déployer des projets IA en entreprise.
Elle commence par la veille technologique et réglementaire sur les évolutions de l'intelligence artificielle, notamment les LLM, l'IA générative, le MLOps, le FinOps et la sécurité.
Une partie importante de la formation est consacrée aux données. L'apprenant apprend à identifier les différentes sources de données, à évaluer leur qualité, leur fiabilité, leur volumétrie et leur conformité, puis à préparer les données nécessaires à un projet IA. Les exigences liées au RGPD et à l'AI Act sont également intégrées dans la gestion des projets.
La formation permet également de développer des compétences en analyse et préparation des données. Les participants apprennent à nettoyer et structurer les données, traiter les valeurs manquantes, réaliser du feature engineering et effectuer différentes analyses statistiques.
Les participants sont ensuite formés à la conception et à l'évaluation des solutions d'intelligence artificielle. Ils apprennent à sélectionner le type de modèle adapté au besoin : machine learning supervisé ou non supervisé, deep learning, LLM, computer vision ou IA générative. Ils travaillent avec les équipes data science pour concevoir des modèles répondant aux besoins identifiés et intègrent les principes d'IA responsable : équité, explicabilité, auditabilité, robustesse et conformité.
La formation aborde également l'évaluation des performances des modèles. Les apprenants découvrent différentes métriques telles que l'accuracy, le F1-score ou le recall et apprennent à analyser les biais, le surapprentissage, le sous-apprentissage et la capacité de généralisation d'un modèle. Ils apprennent également à suivre les performances et à participer à leur amélioration continue.
Enfin, la formation porte sur le déploiement et le pilotage des projets IA. Les participants découvrent les architectures cloud, edge ou hybrides, les pratiques MLOps, le CI/CD/CT, l'Infrastructure as Code, la cybersécurité et le FinOps. Ils apprennent à coordonner les différentes équipes impliquées, notamment la data science, la DSI, les DevOps et la sécurité, à superviser les phases de test et de validation et à assurer l'intégration du modèle dans l'environnement applicatif de l'entreprise.
La formation développe également les compétences nécessaires à la production et à la gestion des livrables : cahier des charges, documentation technique, guides utilisateurs, documentation API et documents d'explicabilité. L'objectif est ainsi de permettre au futur Chef de projet IA de piloter un projet de manière structurée
Programme de la formation
Validation et sanction
Type de formation
Certifiante
Niveau de sortie
Bac + 5 et plus
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
455 h
Financement
- Conventionnement
- Non
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Modalités de recrutement et d'admission
Entretien ou RDV individuel
Niveau d'entrée
Sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis
Être titulaire d'une certification/diplôme de niveau 6 dans le domaine de l'informatique, de la data, des mathématiques ou du digital. Prérequis vérifiés via évaluation diagnostique (tests d'entrée et étude de dossier).
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement à distance
Adresse
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
Esic Malakoff
92240 Malakoff - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes