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Chef de projet en intelligence artificielle (niveau 7, bac+5)

À propos de la formation

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui un moteur essentiel de l’innovation dans de nombreux secteurs, transformant profondément la manière dont les projets sont conçus, gérés et exécutés. En tant que chef de projet en intelligence artificielle, vous serez au cœur de cette révolution, combinant des compétences en gestion de projet avec une maîtrise des technologies IA pour piloter des initiatives complexes.

Cette formation est conçue pour doter les professionnels des compétences nécessaires à la gestion de projets intégrant des technologies d’IA, que ce soit dans le domaine de la data science, du machine learning ou des systèmes automatisés. Vous apprendrez à gérer toutes les étapes d’un projet IA, depuis la conception jusqu’à la mise en œuvre, en tenant compte des enjeux techniques, éthiques et réglementaires.

Durant cette formation, vous développerez des compétences cruciales pour analyser les besoins de vos clients, structurer des équipes pluridisciplinaires, superviser les développements techniques, et assurer le succès des projets d’intelligence artificielle dans des environnements en constante évolution. Vous maîtriserez également les outils et techniques permettant de gérer les risques associés à l’IA, tout en veillant au respect des régulations en vigueur et à l’optimisation des ressources.

Rejoignez-nous pour devenir un acteur clé de la transformation numérique en tant que chef de projet en intelligence artificielle, capable de relever les défis complexes et de saisir les opportunités qu’offre cette technologie en pleine expansion.

Créative CFA et Collège de Paris Développement vous accompagne dans votre parcours de formation et votre développement personnel grâce à un programme d’excellence en formation continue. Se former tout au long de sa vie dans un monde en constante évolution est devenu indispensable. Avec ce programme, vous bénéficiez de nombreux avantages :

Une formation opérationnelle certifiante d’excellence
Une pédagogie interactive synchrone suivie à distance
Des formateurs experts avec une grande expérience
Un suivi individualisé tout au long de votre parcours
Un accompagnement dans l’orientation professionnelle
Un accès facilité à l’emploi ou la recherche d’emploi
Une formation flexible éligible à plusieurs financements
Un accès illimité aux ressources pédagogiques élargies

Le programme est étalé sur une année. Les cours se déroulent tous les lundis. Le reste du temps, vous êtes en emploi ou en recherche d’emploi. Nous proposons trois rentrées par an : en octobre, en janvier et en avril. Le programme est allégé sur le mois d’août.

Compétences attestées

Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
Piloter un projet d’intelligence artificielle
Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
Déployer une solution d’intelligence artificielle

Modalités de passage de l'examen

Études de cas, mises en situation, épreuves à l’oral et à l’écrit

Financement

Les frais de participation à la formation sont de 5850€

La formation étant diplômante, elle est éligible à plusieurs types de financements, notamment le Compte Personnel de Formation. D’autres financements sont disponibles selon votre statut. L’apprenant n’a aucun frais à sa charge la plupart du temps. Contactez-nous pour en savoir plus.

Infos pratiques

Prochaines dates

04/11/2024

06/01/2025

Déroulé

Modalités : à distance en classe virtuelle synchrone et e-learning
Mise à disposition des replays en cas d’indisponibilité
Durée : 420 heures sur 12 mois
Cette formation est opérée par nos partenaires Créative CFA IRFA Formation et Collège de Paris Développement

Certification

Titre RNCP 36129 Niveau 7 NSF 326t : Programmation, mise en place de logiciels et 326p : Informatique, traitement de l’information (organisation, gestion)
Enregistré par France Compétences par décision du 26/01/2022
Délivré par Ascencia Business School Association pour le Collège de Paris

Public visé

Chefs de projet souhaitant se spécialiser dans l’intelligence artificielle.
Ingénieurs ou développeurs intéressés par la gestion de projets IA.
Analystes de données ou data scientists souhaitant évoluer vers des postes de gestion de projet.
Entrepreneurs ou startuppers développant des solutions IA.
Professionnels IT souhaitant développer des compétences transversales en IA et gestion de projet.

Prérequis

La formation “Chef de projet en intelligence artificielle” est ouverte à tout public disposant d’un diplôme de Niveau 6 (bac + 3).

Les personnes disposant d’un diplôme de Niveau 5 (bac + 2) et une expérience professionnelle peuvent contacter l’organisme pour examen de leur dossier.

Il n’est pas nécessaire d’avoir une expérience préalable en IA. Avant l’entrée en formation, il sera demandé de compléter un test de positionnement.

Formation 100% en ligne

La formation se déroule entièrement à distance et permet d’accéder au meilleur contenu sans avoir à vous déplacer. Classe Digitale combine classes virtuelles avec les formateurs et sessions e-learning disponible en 24/7.

Accessibilité

Classe Digitale est particulièrement sensible à l’accessibilité de ses formations à tous et à l’intégration des personnes en situation de handicap.
Contactez directement Stéphanie Cuirot, afin d’étudier les possibilités de compensation disponibles.

Formateurs experts

Chacun de nos intervenants est un professionnel disposant d’une grande expertise dans le domaine dispensé. La pédagogie transmise s’appuie sur l’expérience acquise sur le terrain au sein d’entreprises prestigieuses.

97% de taux de réussite

Les différents parcours de Classe Digitale donnent accès à un titre reconnu par l’état.  À date, en 2023, le taux de réussite de nos apprenants aux jurys de certification professionnelle s’élève à 97%. Le taux d’insertion global du titre visé est de 78%.

Programme

Module 1 : Elaborer une solution d'intelligence artificielle grâce au Design Thinking

Identifier des projets IA en exerçant une veille sur les innovations internationales fondées sur l’intelligence artificielle, en particulier dans les domaines du Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks (Recurrent or Convolutional), en recueillant les enjeux métiers auprès des parties prenantes de l’organisation, afin que les innovations identifiées et les besoins particuliers d’une entreprise ou d’un secteur d’activité soient en corrélation.
Déterminer les solutions facilitant l’usage des projets IA, en exerçant une veille, en échangeant avec ses pairs et en respectant les bonnes pratiques et la réglementation déjà établies (notamment le RGAA) afin d’assurer l’accessibilité de ces projets aux personnes en situation de handicap.
Animer des ateliers pour imaginer des solutions nouvelles sur la base de ces innovations en collectant des idées à travers des outils collaboratifs, en réalisant des sessions de formation / sensibilisation préparant la participation à des ateliers de recherche d’idées afin de présenter des innovations en matière d’apprentissage automatisé auprès d’un public non technique.
Formaliser les idées recueillies en phase d’idéation, en confrontant les solutions proposées par rapport aux enjeux métiers identifiés (pertinence métier) ainsi que les solutions proposées par rapport à leur faisabilité technique, en sélectionnant les idées pertinentes en fonction de leurs conditions de réalisation (budget, calendrier, ressources humaines et techniques) afin d’en rédiger une synthèse exhaustive.
Piloter l’évolution de la solution alpha à la version béta, et de la version béta à la version admissible, en développant le périmètre et les différents algorithmes afin de manager le projet dans son intégralité.
Piloter la mise en œuvre d’un périmètre restreint de la solution envisagée avec un algorithme simple, en utilisant un prototypage et en travaillant sur des échantillons limités de données texte, image ou audio, en faisant des essais d’algorithmes et de modèles statistiques adaptés au type d’apprentissage souhaité, afin d’analyser les résultats obtenus et de recueillir des résultats et préconisations.

Module 2 : Piloter un projet d'intelligence artificielle

Elaborer le cahier des charges du projet IA en définissant et planifiant les activités à réaliser, en identifiant les risques du projet, et en évaluant leur criticité, afin de faire des propositions d’actions visant à en réduire la gravité ou la fréquence, et ce pour mener à bien le projet.
Elaborer le budget du projet IA en identifiant les coûts journaliers des ressources humaines internes et externes nécessaires, en évaluant le temps humain à mobiliser pour chacune des ressources, en évaluant les coûts techniques des ressources logicielles, des ressources réseau (Central Processing Units / Graphic Processing Units) et des autres moyens nécessaires à la bonne marche du projet, afin de respecter le budget alloué.
Manager une équipe projet IA en recrutant les ressources humaines nécessaires (notamment data scientists, software engineer, machine learning researcher, conversational UX designer) à la réalisation du projet IA, y compris le micro-travail (collecte massive des données pour alimenter l’algorithme) afin de s’assurer du bon déroulement du projet IA.
Sélectionner des prestataires associés en les évaluant et en les fédérant sur un projet commun, afin de s’assurer du bon aboutissement de celui-ci.
Piloter la mise en place du plan de formation complémentaire des membres de l’équipe projet en coordonnant de manière opérationnelle les ressources humaines mobilisées internes ou externes, pour développer ou actualiser leurs compétences dans les technologies retenues.
Collaborer à la préparation des supports de formation à destination des futurs utilisateurs ou de personnes impliquées dans le déploiement de la solution, en communiquant de manière positive sur les premiers résultats obtenus ou les difficultés rencontrée, en effectuant des démonstrations des solutions développées auprès de partenaires internes ou externes afin d’informer sur l’avancement du projet et de conduire le changement de manière optimale.

Module 3 : Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

Traiter des données grâce aux techniques de Data Mining / Data Analysis en mettant en place une politique de collecte massive de données via des bases de données exploitables ou via des opérations de collecte de données à des fins d’apprentissage type Mechanical Turk, en agrégant les données collectées à l’aide d’outils techniques appropriés, en sélectionnant les modèles statistiques d’analyses de données à appliquer, afin d’exploiter des résultats sous forme de préconisations.
Modéliser des données (Data Modeling) sous un format exploitable quelle que soit leur source (texte, image, son) en les transformant, en les normalisant et en les structurant, afin de garantir leur qualité et leur pertinence, et pour optimiser les problématiques de stockage et de temps de traitement.
Concevoir un modèle IA en élaborant le Design de l’architecture informatique de la solution IA à développer via une Application Programming Interfaces (API), en définissant des objectifs de performance visés, en sélectionnant un ou plusieurs algorithmes adaptés au projet d’apprentissage automatisé envisagé, supervisé ou non supervisé (supervised / unsupervised learning), afin d’exploiter les résultats du prototypage.
Optimiser le modèle IA en interprétant les premiers résultats obtenus en contrôlant la qualité des modèles prédictifs – Time-series Predictions / Predictive Analytics – à l’aide de scénarios de test préétablis – tests théoriques ou cas d’usage réels, en analysant la fiabilité de l’algorithme par rapport au niveau de performance ou de précision attendu, afin d’améliorer l’algorithme à partir des évaluations réalisées.

Module 4 : Déployer une solution d'intelligence artificielle

Définir une expérience utilisateur (UX) grâce à une interface (UI) simple et facile d’accès, en animant des ateliers de conception, un prototypage et des tests de l’interface, afin d’obtenir le meilleur résultat sur les plans fonctionnels et graphiques.
Contrôler le respect de la réglementation en matière de protection des données personnelles (RGPD) en établissant une politique de collecte des données conforme à la réglementation et aux valeurs de l’entreprise, en exerçant une veille sur les ouvertures ou contraintes réglementaires en fonction du secteur d’application retenu, afin de présenter les enjeux éthiques de l’intelligence artificielle.
Prévenir les risques en matière de cybersécurité et d’intrusion dans l’architecture technique retenue, ou d’exploitation abusive des données collectées, en protégeant les données personnelles collectées dans le cadre de la mise en œuvre de la solution d’intelligence artificielle, afin de garantir l’intégrité et l’authenticité des données collectées ou restituées, en utilisant les techniques appropriées.
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 afin d’adopter une démarche soucieuse des questions éthiques.
Présenter des enjeux technologiques de la solution développée auprès de publics non spécialistes de l’IA en faisant des propositions d’applications étendues à des univers connexes afin de valoriser et promouvoir la solution d’intelligence artificielle développée auprès des parties prenantes de l’organisation (salariés, actionnaires, clients, partenaires, etc.).

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