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Le métier de développeur en intelligence artificielle (IA) est en pleine émergence. En effet, la demande pour ces professionnels est élevée, mais il y a une pénurie de candidats expérimentés dans ce domaine. Les avancées technologiques récentes permettent désormais de mener des analyses approfondies grâce à des interfaces simples et l'utilisation de compétences de production telles que les requêtes SQL classiques. Les principaux algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle sont maintenant disponibles sous forme de boîtes à outils, ce qui facilite la mise en oeuvre de prédictions sans avoir à développer soi-même le modèle mathématique.

En ce qui concerne la collecte et l'interrogation des données, les outils d'ETL (Extraction, Transformation, Loading) évoluent en s'appuyant sur des langages universels et familiers aux développeurs tels que SQL, Python etc. Cette standardisation permet maintenant d’envisager la formation des professionnels à un niveau technique dans cette partie du métier.

En ce qui concerne l'analyse et la prédiction, les principaux algorithmes sont désormais regroupés dans des boîtes à outils graphiques, tels que Splunk, des langages spécialisés dans l’analyse statistique comme R ou des bibliothèques spécialisées comme scikit-learn pour Python. Cette accessibilité accrue facilite la formation de développeurs en intelligence artificielle capables de mettre en oeuvre les algorithmes définis par un data scientist ou d'exploiter les boîtes à outils existantes.

Le certifié est en mesure de manipuler des outils d’intelligence artificielle pour aider à la prise de décision stratégique.

Il participe à la conception et la mise en place d'un projet d’application mobilisant l’intelligence artificielle.

Il élabore, et développe une application qui répond à des besoins basés sur un cahier des charges et facilite l’utilisation de l’intelligence artificielle à ses pairs ou clients.

Il interagit avec les algorithmes standards et ceux développés par les data scientists pour répondre aux besoins définis par le responsable et/ou client.

Il collecte et analyse les données d’entrée du modèle et s’assure de la pertinence de ses conclusions.

Compétences techniques :

* Qualifier les données numériques grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet

* Structurer une base de données numérique adaptée aux besoins d’un projet d’intelligence artificielle

* Programmer l’import et le nettoyage des données dans une base de données à l’aide d’un langage de programmation adapté afin de les rendre exploitables pour un projet d’intelligence artificielle

* Préparer les données disponibles depuis la base de données analytique en vue de leur utilisation par les algorithmes d’intelligence artificielle

* Mettre en œuvre un modèle d’intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, à l’aide des algorithmes, outils et méthodes standards, notamment d’apprentissage machine ( “machine learning”) et d’apprentissage profond (“deep learning”).

* Intégrer une fonctionnalité dans une application d’intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine.

* Modifier les paramètres et composants de l’intelligence artificielle afin d’ajuster aux objectifs du projet les capacités fonctionnelles de l’algorithme à l’aide de techniques d’optimisation

* Analyser un besoin en développement d’application mettant en œuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire les éléments de réponses techniques

* Participer à la création d’une base de données relationnelle à l’aide de méthodes standards de modélisation de données statistiques.

* Appliquer les requêtes et les composants d'accès aux données dans un langage adapté afin de persister et mettre à jour les données issues de l’application en base de données

* Intégrer la partie serveur ( “back-end”) de l’application d’intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine

* Intégrer la partie client (“front-end”) de l’application d’intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisatrice, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine

* Améliorer l’application d’intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur

* Participer à la maintenance de l’application d’intelligence artificielle à l’aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements

Compétences transverses :

* Appliquer des méthodes de gestion de projet et planifier les actions à l’aide d’un outil adapté afin d’ assurer le suivi collectif du projet, de prévoir sa complétion dans les temps impartis par les membres de l’équipe et de clore ce dernier en garantissant sa pérennité aux commanditaires et/ou clients.

* Mettre en place un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’ information auprès des équipes afin d’orienter la prise de décisions techniques, l’innovation ou l’entrepreneuriat.

* Communiquer avec les utilisateurs, les équipes techniques, les prestataires et les responsables de projet afin de rendre compte de l’avancement des activités, signaler les incidents, formaliser les besoins et proposer des solutions adaptées au contexte du système d’information.

* Collaborer avec des équipes techniques, des utilisateurs et des partenaires issus d’environnements multiculturels afin de contribuer à la réalisation de projets informatiques et cybersécurité dans un contexte professionnel national ou international.

* Identifier et prendre en compte les contraintes règlementaires, économiques, éthiques, sociétales et environnementales dans la conduite du projet

Pour accéder au parcours de formation menant à la certification, les candidats doivent être titulaires du baccalauréat général (toutes options confondues, avec au moins 1 option scientifique) ou titulaires du baccalauréat technologique STI2D ou titulaires du baccalauréat professionnel CIEL.

Pour accéder à la certification les candidats devront avoir validé tous les modules de formation ainsi que les critères suivants :

* La validation d’une maitrise de l’anglais, validé par le cadre européen commun de référence pour les langues, de niveau B1 (utilisateur indépendant) est un prérequis à la validation du diplôme.

* Dans le cadre des contraintes de la commission des titres ingénieurs, l’'élève devra valider durant son passage à l’école une mobilité internationale, d’une durée minimale de quatre semaines consécutives à réaliser avant l’entrée en deuxième année.

* Un stage associatif ou ouvrier, d’une durée minimale de 4 semaines consécutives, est à effectuer en fin de première année. Il peut être couplé avec la mobilité internationale. Le poste du stagiaire doit s’intégrer dans un travail d’équipe, qu'il s'agisse d'un stage ouvrier (chaîne de production, manutention, livraison, conditionnement, maintenance, accueil, administration) ou d'un stage en association. Dans les deux cas, le stagiaire découvre l'univers professionnel sous différentes facettes : relations hiérarchique, charge de travail, relations professionnelles (alliances, conflits, coopération).

Tous secteurs d’activité et notamment agences Web, Entreprise de service numérique (ESN), grandes entreprises et PME

Développeur en Intelligence Artificielle (IA)

Développeur données pour l’ Intelligence Artificielle (IA)

Architecte d'application IA

Expert en données - Data scientist