Formation continue

Titre certifié Développeur en intelligence artificielle

_{SIMPLON.CO Hauts de France}

5 (1)

Codes formation

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Objectifs de la formation

C1. Qualifier les données grâce à des outils d'analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet.
C2. Concevoir une base de données analytique avec l'approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d'intelligence artificielle.
C3. Programmer l'import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers, dans un langage de programmation adapté et à partir de la stratégie de nettoyage des données préalablement définie.
C4. Préparer les données disponibles depuis la base de données analytique en vue de leur utilisation par les algorithmes d'intelligence artificielle.
C5. Concevoir le programme 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 de machine learning et de deep learning.
C6. Développer le programme d'intelligence artificielle selon les données du projet et les éléments de conception définis, en exploitant les algorithmes et les outils standards couramment utilisés dans le domaine.
C7. Développer l'interaction entre les fonctionnalités de l'application et l'intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine.
C8. 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.
C9. Analyser un besoin en développement d'application mettant en oeuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire les éléments de réponses techniques.
C10. Concevoir une base de données relationnelle à l'aide de méthodes standards de modélisation de données.
C11. Développer 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.
C12. Développer le back-end de l'application d'intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine.
C13. Développer le front-end de l' application d'intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisateur⋅rice, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine.
C14. Améliorer l'application d'intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur.
C15. Maintenir l'application d'intelligence artificielle à l'aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements.
C16. Planifier les actions du projet à l'aide d'un outil adapté afin de prévoir la complétion du projet dans les temps impartis.

Pré-requis

Donnée non disponible

Contenu pédagogique

La certification est évaluée selon les quatre modalités ci-dessous.
L'évaluation finale est menée par un jury composé de deux professionnels habilités minimum, quatre maximum. Au moins deux professionnel.les avec une expérience avérée de 2 ans dans le secteur du développement d'application et de l'intelligence artificielle.
La ou les personnes supplémentaires peuvent être un.e ou des professionnel.les qui maîtrisent les pratiques de recrutement en entreprise. La moitié des membres du jury, soit 50% d’entre eux, sont extérieurs à l’autorité délivrant la certification.Toutes les compétences (100%) doivent être acquises pour obtenir de la certification
Mise en situation 1 (E1)
Contenu: L’évaluation doit se faire dans un contexte de réalisation d’un service numérique réel ou fictif basé sur l’usage de données, à partir du cadrage pour la réalisation d’un service numérique (spécifications fonctionnelles et techniques par exemple). Le projet évalué a pour but d’optimiser, d’automatiser, de pérenniser et de mettre à disposition les flux de données et les données, utiles et nécessaires à la réalisation du service numérique, par les équipes techniques (par exemple en analyse statistique, en business intelligence, en machine learning ou encore en intelligence artificielle).
Le/la candidat(e) doit :
Présenter le flux automatisé de collecte des données à partir de différentes sources : service web, fichier de données, base de données, système big data, Présenter les requêtes de nettoyage et mise en forme des données, Présenter la création d’une base de données, Présenter l’exposition des données dans une API.
Livrables : rapport professionnel individuel
Évaluation : Correction du rapport professionnel, Soutenance orale individuelle.
Cas pratique 1 (E2)
Contenu : L’évaluation doit se faire à partir de l’expression d’un besoin réel ou fictif de fonctionnalités d’intelligence artificielle. Ce besoin peut résulter d’une commande client comme d’une sollicitation interne d’un collaborateur data scientist par exemple.
Le cas pratique évalué a pour but l’installation et la configuration du service d’IA préconisé.
Le/la candidat(e) doit
Présenter son dispositif de veille. Présenter la problématique technique et fonctionnelle d’intelligence artificielle à adresser à partir de l’expression de besoin. Présenter l’inventaire des outils et services d’intelligence artificielle accessibles et répondant au problème visé. Présenter une préconisation d’un ou plusieurs services d’intelligence artificielle. Présenter les étapes de configuration et d’installation d’un ou plusieurs services d’intelligence artificielle préconisé(s).
Livrable : rapport professionnel individuel
Évaluation: Correction du rapport professionnel, soutenance orale individuelle.
Mise en situation 2 (E3)