Concevoir et intégrer une solution IA dans un projet d’innovation

La certification s’adresse à des dirigeants, à des ingénieurs en recherche et développement, des chefs de projet informatique, des data scientists, et des consultants techniques ayant de bonnes bases en mathématiques et en programmation. L’objectif est de leur apporter des compétences techniques liées à l’implémentation d’un projet innovant basé sur l’intelligence artificielle, au sein de leurs organisations. L’objectif de la certification est de concevoir un projet en IA dont la faisabilité technique est avérée, en déterminant les critères techniques et l’adaptation au besoin métier : Identifier un besoin métier auquel l’IA pourrait répondre Pratiquer une veille des innovations IA et data en se référant aux ressources pertinentes Vérifier la faisabilité au regard des besoins techniques S’assurer du respect des normes et réglementations (IA act) Sélectionner l’outil IA adapté soit en recourant aux modèles existants, soit en développant des modèles plus ou moins simplifiés, soit en proposant un modèle mixte permettant de représenter la donnée (quelle donnée, propre, rare, labellisée…)

Définir un projet de conception de solution d'IA en formalisant un cahier des charges qui définisse les besoins du client interne ou externe et en y implémentant des éléments de veille technologique, afin d'identifier les innovations à y intégrer. Prétraiter les données à intégrer au projet de conception en utilisant des modèles d’apprentissage permettant d’identifier leur potentiel caractère sensible, afin de valider que la réglementation et les normes éthiques en matière d’IA sont appliquées. Identifier l'outil d'IA adapté au projet de développement, en comparant les prérequis du projet aux outils existants et en justifiant la stratégie adoptée (appui complet sur un modèle existant, personnalisation ou création pure), afin d'assurer le traitement des données à implémenter en vue d'une tâche spécifique (prédiction, classification, structuration). Développer une solution d’IA en créant une architecture dédiée et adaptée au format et à la structure des données collectées, afin de l’intégrer à un projet de développement au sein d’un service/d’une organisation.