Science des données pour une entreprise responsable

RNCP42300BC02Sélectionner, concevoir, tester et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour répondre à un besoin métier

• * Concevoir et tester des algorithmes prédictifs adaptés à une demande d'un service fonctionnel ou opérationnel d'une organisation * Adapter les outils de traitement statistique de données afin qu’ils puissent être utilisés par des personnels non spécialistes * Concevoir et mettre en œuvre des technologies d’apprentissage automatique pour l'aide à la prise de décision * Concevoir, tester et valider des algorithmes d'apprentissage automatique avec les logiciels et outils de cloud computing * Intervenir sur l'introduction et l'adaptation de technologies et de solutions d’intelligence artificielle (algorithmes, solutions intégrées, etc.) dans le contexte donné afin de formuler des préconisations pour une analyse automatisée des données * Procéder à une veille documentaire et technologique en vue de repérer les risques et opportunités liés à l'exploitation de modèles d’intelligence artificielle * Intégrer les technologies complémentaires (web sémantique, modélisation multiagents) pour l’hybridation des approches d’intelligence artificielle connectivistes (réseaux de neurones) et symboliques (moteurs de raisonnement)

Évaluation : * l'évaluation des connaissances se fait via des contrôles écrits individuels, des exposés oraux, des comptes rendus de travaux pratiques, des rapports d’études et de projets, … * l'évaluation des compétences se fait via des mises en situation authentiques soit pendant les stages en entreprise soit dans le cadre académique (travail en autonomie, bureaux d’études, challenges, mini-projets, ….) ; l’évaluation des compétences acquises se fait alors à l’aide de grilles critériées, remplies par des professeurs, des pairs ou des supérieurs hiérarchiques ; elle se fait également au moyen d’une analyse réflexive encadrée par un professeur, par apport d’éléments de preuve.

RNCP42300BC03Implémenter, prototyper et déployer des outils technologiques en lien avec le traitement et l'analyse de données pour répondre à un besoin métier

• * Établir des prévisions et outils décisionnels sur la base de technologies d’intelligence artificielle * Concevoir et produire des indicateurs pertinents en lien avec une problématique issue d'un service fonctionnel ou opérationnel et rédiger une note méthodologique * Prototyper une solution de modèle-machine, l'interpréter et valider sa pertinence du point de vue de l'utilisateur final et les possibles conséquences des erreurs * Élaborer des procédures et plans de test (étapes, scénarii, etc.) afin de valider les outils et algorithmes et leur performance (temps de calcul, qualité d'approximation, estimation de la généralisation, etc.) * Participer à des processus de développement d’intelligence artificielle (méthodes agiles, etc.), réaliser un travail de modélisation et l’interpréter afin de répondre au besoin du client ou utilisateur final

Évaluation : * l'évaluation des connaissances se fait via des contrôles écrits individuels, des exposés oraux, des comptes rendus de travaux pratiques, des rapports d’études et de projets, … * l'évaluation des compétences se fait via des mises en situation authentiques soit pendant les stages en entreprise soit dans le cadre académique (travail en autonomie, bureaux d’études, challenges, mini-projets, ….) ; l’évaluation des compétences acquises se fait alors à l’aide de grilles critériées, remplies par des professeurs, des pairs ou des supérieurs hiérarchiques ; elle se fait également au moyen d’une analyse réflexive encadrée par un professeur, par apport d’éléments de preuve.

RNCP42300BC04Conduire des projets en science des données et intelligence artificielle responsables et innovants répondant à un besoin métier

• * Construire et conduire une approche design avec les parties prenantes en vue d'établir un cahier des charges * Définir les spécifications du projet (finalités, jeu de données, etc.) et critères de performance pour aider l’utilisateur/client dans ses décisions * Dimensionner les ressources nécessaires à la conduite d'un projet (Data, cloud...) * Proposer des cas d'usages responsables et pertinents de technologies d'intelligence artificielle * Mettre en place une démarche de sobriété numérique et d’écoconception en intégrant les enjeux de la soutenabilité environnementale et énergétique * Superviser et coordonner les réalisations, études, activités, et équipes pluridisciplinaires impliquées dans le projet afin d’assurer une démarche qualité et le respect du cadre juridique et des règles éthiques * Réaliser des supports techniques en vue de l'appropriation d'une technologie par son utilisateur final * Planifier et suivre le déroulement d'un projet en respectant les spécifications techniques dans le respect des délais * Piloter le développement d'applications intégrant de l’intelligence artificielle dans le respect des règles éthiques et du cadre juridique en vigueur * Interpréter et valoriser les données auprès des interlocuteurs projet (visualisation de données, notamment) et les communiquer en français et en anglais * Mettre en place une démarche qualité afin de respecter les standards de qualité dans le projet * Préparer et restituer les différents livrables d'une mission/projet

Évaluation : * l'évaluation des connaissances se fait via des contrôles écrits individuels, des exposés oraux, des comptes rendus de travaux pratiques, des rapports d’études et de projets, … * l'évaluation des compétences se fait via des mises en situation authentiques soit pendant les stages en entreprise soit dans le cadre académique (travail en autonomie, bureaux d’études, challenges, mini-projets, ….) ; l’évaluation des compétences acquises se fait alors à l’aide de grilles critériées, remplies par des professeurs, des pairs ou des supérieurs hiérarchiques ; elle se fait également au moyen d’une analyse réflexive encadrée par un professeur, par apport d’éléments de preuve.

RNCP42300BC05Assister au déploiement de technologies d’analyse de données et d’intelligence artificielle dans le respect du cadre juridique, éthique et sociétal, en intégrant les enjeux réglementaires, scientifiques, technologiques et économiques

• * Analyser le contexte scientifique, technique et réglementaire et anticiper les risques et opportunités associés * Décliner les enjeux de responsabilité sociétale des entreprises (RSE) en projets technologiques concrets (Projet en science des données et intelligence artificielle) en veillant au respect des normes et des règlements (Commission nationale de l'informatique et des libertés CNIL, Règlement général sur la protection des données RGPD) et dans le respect de la protection des données * Prendre en compte les facteurs humains, sociaux et technologiques, en développant l’écoute et le dialogue afin de garantir le bon déroulement du projet * Donner du sens à l’action des équipes, en anticipant les évolutions éthiques, politiques, sociétales et environnementales * Convaincre et argumenter en maitrisant les aspects scientifiques, techniques, économiques et sociétaux liés à la préservation de l’environnement et au développement durable * Adapter une politique de développement durable et de protection de l’environnement en intégrant une dimension éthique et en proposant des solutions techniques innovantes

Évaluation : * l'évaluation des connaissances se fait via des contrôles écrits individuels, des exposés oraux, des comptes rendus de travaux pratiques, des rapports d’études et de projets, … * l'évaluation des compétences se fait via des mises en situation authentiques soit pendant les stages en entreprise soit dans le cadre académique (travail en autonomie, bureaux d’études, challenges, mini-projets, ….) ; l’évaluation des compétences acquises se fait alors à l’aide de grilles critériées, remplies par des professeurs, des pairs ou des supérieurs hiérarchiques ; elle se fait également au moyen d’une analyse réflexive encadrée par un professeur, par apport d’éléments de preuve.

RNCP42300BC06Au sein d'une organisation sur des projets d’analyse des données, s'impliquer, créer de la valeur, générer de la performance individuelle ou collective de façon éthique et responsable

• * Porter un regard critique sur ses actions et postures, pratiquer une analyse réflexive et identifier ses points d'excellence et ses propres axes de développement. * Identifier les forces et faiblesses d’une équipe multiculturelle, à la fois dans le champ des compétences scientifiques et celui des comportements et en motiver les membres pour en garantir une performance durable et une approche inclusive. * Construire et pérenniser : porter les projets de changement au sein de l'équipe et jouer un rôle essentiel dans la mise en œuvre opérationnelle du changement dans l’organisation pour l'aider à se réinventer en proposant des idées innovantes. * Donner du sens : concevoir un plan d’action dans un contexte d’évolution de la société et des besoins en mobilisant un collectif de travail dans une équipe étendue à des collaborateurs externes et dans une direction partagée

Évaluation : * l'évaluation des connaissances se fait via des contrôles écrits individuels, des exposés oraux, des comptes rendus de travaux pratiques, des rapports d’études et de projets, … * l'évaluation des compétences se fait via des mises en situation authentiques soit pendant les stages en entreprise soit dans le cadre académique (travail en autonomie, bureaux d’études, challenges, mini-projets, ….) ; l’évaluation des compétences acquises se fait alors à l’aide de grilles critériées, remplies par des professeurs, des pairs ou des supérieurs hiérarchiques ; elle se fait également au moyen d’une analyse réflexive encadrée par un professeur, par apport d’éléments de preuve.