# RNCP35255 - Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle

**Code:** RNCP35255
**État:** Publiée

## L'essentiel
- **Nomenclature du niveau de qualification:** Niveau 7
- **Codes NSF:** 326t, 326p
- **FormaCodes:** 31025, 31094, 31028
- **Date d'échéance de l'enregistrement:** 10-02-2024
- **Date d'enregistrement:** 10-02-2021
- **Type d'enregistrement:** Enregistrement sur demande

## Certificateur(s)
- AIVANCITY
  - SIRET: 88343992900026

## Résumé de la certification
### Objectifs et contexte de la certification
La certification "Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle" répond à un besoin du monde professionnel en pleine mutation et qui subit de plein fouet les changements induits par les nouvelles technologiques.        La plupart des entreprises ont des besoins en termes d’intégration de l’IA dans leur process. Pour que cette intégration soit pertinente, il faut à la fois connaître les possibilités de l’IA, mais également le mode de fonctionnement des entreprises. Il faut donc avoir des personnes capables de conseiller sur des bons cas d'usage et avec un bon niveau de recul sur la technologie. Le chef de projet IA apporte une réponse à cette problématique en faisant le lien entre les volets technologiques et organisationnels des transformations IA. Il rassemble des compétences qui lui permettent de piloter l’implémentation globale d’une solution IA, dans ses aspects techniques (traitement de la donnée, algorithmique, outils d’apprentissage etc.), avec une bonne connaissance des enjeux, et en sachant gérer et piloter une équipe.

### Activités visées
Élaboration de la stratégie et identification des opportunités de l’entreprise dans le domaine de l’intelligence artificielle         Analyse des impacts sociétaux et environnementaux de l’intelligence artificielle         Sécurité et protection des données personnelles        Traitement des données provenant de multiples sources        Analyse statistique des données        Transformation des données       Conception et entraînement des modèles IA      Optimisation et évaluation des modèles IA       Analyse des besoins informatiques        Pilotage du développement informatique      Viabilité et évolution des logiciels       Communication des résultats du projet        Suivi de l’évolution de l’interface de restitution des résultats de la solution d’intelligence artificielle       Présentation des principaux usages des résultats du projet IA ainsi que leurs implications éthiques      Pilotage du flux de travail d’un projet IA     Animation d’équipe dans un environnement technologique        Pilotage financier et gestion des risques du projet IA

### Compétences attestées
Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA     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      Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles      Définir une politique de protection de données en identifiant les principaux risques internes et externes liés à leur sécurité      Mettre en œuvre une politique d’assurance qualité des données       Agréger un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise      Analyser les données en identifiant les anomalies et les manques pour évaluer leur qualité et leur potentiel d’exploitation et implémenter les corrections et améliorations nécessaires      Sélectionner les outils techniques pour le stockage, le nettoyage et le traitement des données       Réaliser une analyse statistique de données à l’aide de méthodes adaptées à la nature du projet       Modéliser les données en s’appuyant sur des modèles statistiques explicatifs       Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation       Augmenter les données en mettant en œuvre une démarche d’ingénierie des fonctionnalités et en s’appuyant sur une expertise métier et sectorielle       Implémenter des modèles d’apprentissage profond       Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés       Sélectionner l’algorithme d’intelligence artificielle adapté au problème à résoudre      Définir une stratégie d’optimisation des algorithmes par un échantillonnage exhaustif ou aléatoire de l’espace des paramètres et par la mise en œuvre de métriques adaptées aux problématiques d’intelligence artificielle       Evaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs en appliquant une stratégie de validation croisée des données       Identifier les librairies d’apprentissage machine (ML) et d’apprentissage profond (DL) nécessaires au projet       Élaborer les spécifications fonctionnelles et techniques des besoins recensés       Valider régulièrement la production de la solution en s’appuyant sur le retour d’expérience des utilisateurs en interne et en externe       Assurer la pérennité de la solution informatique en surveillant l’évolution des données de travail       Favoriser la maintenabilité à long terme du code et son évolution en définissant des procédures d’écriture du code       Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet       Concevoir une interface(s) Homme-Machine simple (plateforme) adaptées au projet      Présenter les solutions d’intelligence artificielle élaborées en s’appuyant sur des solutions de visualisation de données internes ou externes à l’entreprise     Surveiller l’interface Homme-Machine simple (Plateforme) permettant la restitution des résultats du projet d’intelligence artificielle      Développer les possibilités d’usage des résultats du projet IA en identifiant les principaux usages dans différents domaines et en analysant leurs implications éthiques      Coordonner le projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet d’intelligence artificielle       Animer l’équipe en communiquant sur l’avancement du projet et en clarifiant les missions de chacun tout au long du projet       Mettre en œuvre des modalités de recrutement et de formation      Gérer un budget complet du projet d’intelligence artificielle en intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources

## Blocs de compétences
### RNCP35255BC01 - Identifier et définir les enjeux et les impacts des différents domaines d’usage de l’intelligence artificielle
**Liste de compétences:**
1. Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA en s’appuyant sur un système de veille technologique et économique afin de détecter les opportunités de projets d’intelligence artificielle au sein de l’entreprise.     2. 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.     3. Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles en contrôlant les données afin de respecter la réglementation en vigueur.     4. Définir une politique de protection de données en identifiant les principaux risques internes et externes liés à leur sécurité afin de mieux les gérer.     5. Mettre en œuvre une politique d’assurance qualité des données en s’appuyant sur un référentiel de procédures qualité pour permettre leur accessibilité, compréhension et exploitation ultérieure.
**Modalités d'évaluation:**
Etudes de cas

### RNCP35255BC02 - Analyser et traiter des données
**Liste de compétences:**
1. Agréger un ensemble de données à partir de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise et ceci de façon sécurisée afin de les exploiter.     2. Analyser les données en identifiant les anomalies et les manques pour évaluer leur qualité et leur potentiel d’exploitation et implémenter les corrections et améliorations nécessaires.     3. Sélectionner les outils techniques pour le stockage, le nettoyage et le traitement des données en explorant les bibliothèques existantes pour les applications data afin de préparer l’analyse de données.     4. Réaliser une analyse statistique de données à l’aide de méthodes adaptées à la nature du projet afin de d’extraire une information opérationnelle pour la prise de décision.     5. Modéliser les données en s’appuyant sur des modèles statistiques explicatifs afin de les rendre intelligibles et exploitables.
**Modalités d'évaluation:**
Mises en situation professionnelle

### RNCP35255BC03 - Implémenter une solution d’apprentissage automatisé (Machine et Deep Learning)
**Liste de compétences:**
1.   Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation afin de les rendre exploitables par des algorithmes d’apprentissage automatisés.     2. Augmenter les données en mettant en œuvre une démarche d’ingénierie des fonctionnalités et en s’appuyant sur une expertise métier et sectorielle pour en améliorer leur exploitation.     3. Implémenter des modèles d’apprentissage profond en concevant une architecture optimisée afin de maximiser la puissance prédictive.     4. Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés en mettant en place des indicateurs permettant d’en mesurer les performances afin d’assurer l’opérationnalité de la solution d’intelligence artificielle.     5. Sélectionner l’algorithme d’intelligence artificielle adapté au problème à résoudre en réalisant des études comparatives de différents algorithmes afin d’assurer l’efficacité de la solution.     6. Définir une stratégie d’optimisation des algorithmes par un échantillonnage exhaustif ou aléatoire de l’espace des paramètres et par la mise en œuvre de métriques adaptées aux problématiques d’intelligence artificielle afin d’améliorer l’efficacité des modèles.     7. Évaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs en appliquant une stratégie de validation croisée des données afin de minimiser l’influence des valeurs extrêmes.
**Modalités d'évaluation:**
Mises en situation professionnelle

### RNCP35255BC04 - Conduire le développement informatique d’un projet d’intelligence artificielle
**Liste de compétences:**
1. Identifier les librairies d’apprentissage machine (ML) et d’apprentissage profond (DL) nécessaires au projet en s’appuyant sur une analyse du besoin en infrastructure et en logiciel pour favoriser leur développement et leur mise en production.     2. Élaborer les spécifications fonctionnelles et techniques des besoins recensés en réalisant un inventaire complet des caractéristiques du produit puis en rédigeant un cahier des charges mis à jour régulièrement pour veiller à respecter les exigences métiers relatives au projet.     3. Valider régulièrement la production de la solution en s’appuyant sur le retour d’expérience des utilisateurs en interne et en externe afin d’adapter les fonctionnalités et les caractéristiques techniques du projet.     4. Assurer la pérennité de la solution informatique en surveillant l’évolution des données de travail pour éviter la dégradation des performances des modèles d’intelligence artificielle mis en production.     5. Favoriser la maintenabilité à long terme du code et son évolution en définissant des procédures d’écriture du code afin de les intégrer au projet et ainsi bâtir des solutions IA durables.     6. Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet en s’appuyant sur une analyse du besoin en logiciel pour favoriser leur développement et leur mise en production.
**Modalités d'évaluation:**
Rédaction d'un cahier de spécifications fonctionnelles et techniques    Etudes de cas

### RNCP35255BC05 - Valoriser les résultats du projet d’intelligence artificielle
**Liste de compétences:**
1. Concevoir une interface(s) Homme-Machine simple (plateforme) adaptées au projet en s'appuyant sur des bibliothèques de programmation dédiées afin de visualiser les résultats du projet d’intelligence artificielle.     2. Présenter les solutions d’intelligence artificielle élaborées en s’appuyant sur des solutions de visualisation de données internes ou externes à l’entreprise afin faciliter la compréhension des enjeux et des risques par toutes les parties prenantes du projet.     3. Surveiller l’interface Homme-Machine simple (Plateforme) permettant la restitution des résultats du projet d’intelligence artificielle en mettant en place des indicateurs de performances et des alertes d’anomalie adaptés aux besoins métiers afin de gérer le comportement de l’interface dans le temps.     4. Développer les possibilités d’usage des résultats du projet IA en identifiant les principaux usages dans différents domaines et en analysant leurs implications éthiques afin de les valoriser, les rendre plus opérationnelles et plus responsables.
**Modalités d'évaluation:**
Etudes de cas

### RNCP35255BC06 - Gérer un projet IA
**Liste de compétences:**
1. Coordonner le projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet d’intelligence artificielle afin d’assurer sa finalisation dans le respect des délais et des contraintes techniques et financières.     2. Animer l’équipe en communiquant sur l’avancement du projet et en clarifiant les missions de chacun tout au long du projet afin de s’assurer de l’investissement et du suivi des équipes.     3. Mettre en œuvre des modalités de recrutement et de formation permettant d’assurer la diversité des profils techniques des équipes afin de répondre aux exigences du projet et créer un environnement de travail inclusif.      4. Gérer un budget complet du projet d’intelligence artificielle en intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources afin d’assurer le retour sur investissement du projet pour l’entreprise.
**Modalités d'évaluation:**
Mises en situation professionnelle

## Secteur d'activité et type d'emploi
### Secteurs d'activités
En France, différents rapports et études ont identifié certains secteurs les plus porteurs pour l’IA et vecteurs de projets d’Intelligence Artificielle. Ces secteurs d’activités se caractérisent par une forte exposition des effectifs aux impacts de l’IA et un niveau élevé d’exposition à la digitalisation.   Parmi ces principaux secteurs, nous trouverons :        Santé : Les domaines où l’IA intervient sont vastes : médecine de prévention, aide au diagnostic et au choix des traitements, coaching patient, épidémiologie, chirurgie autonome, médecine augmentée, etc.        Services financiers : Parmi les domaines les plus impactés par l’IA, on peut citer : les activités de marché (analyse prédictive du marché, performance des fonds d’investissement, aide pour fixer le meilleur prix des actions etc.), les opérations courantes (vente de produits financiers : accord ou non d’une demande de prêt, octroi de crédit, analyse documentaire, détection de fraudes etc.), service financier à la personne (aide des clients via des chatbots, assistants IA).        Service juridique : Parmi les domaines les plus impactés par l’IA, citons : la recherche et analyse de documents (jurisprudence, informations légales de l’entreprise et une analyse pour trier et grouper les documents les plus pertinents pour le cas juridique à traiter), la gestion des contrats (l’analyse automatique des documents constitutifs, la préparation des documents contractuels et le suivi du respect des clauses après signature), le suivi des opérations juridiques quotidiennes.        Commerce de détail : Les principaux domaines impactés par l’IA sont les suivants : personnalisation de l’expérience client (analyse plus fine du comportement des consommateurs en temps réel et meilleure anticipation de leurs besoins), optimisation du fonctionnement du point de vente, optimisation du backoffice et de la.       Industrie : Les principaux applications de l’IA sont les suivants : robotique, automatisme, maintenance prédictive, contrôle qualité, interfaces homme-machine, etc.

### Type d'emplois accessibles
Ingénieur Intelligence Artificielle     Directeur projet Intelligence Artificielle     Manager d’équipe Intelligence Artificielle     Expert Intelligence Artificielle     Consultant Intelligence Artificielle     Chef de projet Machine Learning

### Code(s) ROME
M1805

## Marché du travail
Indicateurs au niveau des familles professionnelles (FAP) des métiers visés, agrégés au niveau national — France Travail / DARES (open data).

### Tensions de recrutement (DARES 2024)
- **Niveau de tension :** Très élevée (5/5)
- **Facteurs principaux :** Manque de main-d'œuvre disponible, Lien formation-emploi
- **Salaire médian (mensuel) :** 2 864 €
- **Diplôme le plus fréquent :** Diplôme de niveau bac+5 ou plus (doctorat, master ou équivalent) en communication et information (41 % des actifs en emploi)
- **Familles professionnelles (FAP) :** 2 — elles ne sont pas au même niveau de tension (de 4 à 5 sur 5) : le niveau ci-dessus est une moyenne pondérée par l'emploi, il ne vaut pas pour chacune d'elles
  - M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique · tension 4/5 (Élevée)
  - M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom · tension 5/5 (Très élevée)

### Besoins en main-d'œuvre (BMO 2026)
- **Projets de recrutement :** 27 458
- **Jugés difficiles à recruter :** 53 %
- **Emplois saisonniers :** 1 %
- **Familles professionnelles (FAP) :** 2
  - M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique
  - M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom

## Voies d'accès
**Modalités d'accès :** Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation, VAE

### Prérequis à l'entrée en formation
Titres certifiés niveau 6 en mathématique, statistique, informatique, santé, sciences de l’ingénieur, sciences économiques et de gestion, science de l’information et sciences humaines.       ou    Diplômes de l’enseignement technologique et professionnel au niveau 6       ou    Diplômes et/ou grades universitaires au niveau 6 en mathématique, statistique, informatique, santé, sciences de l’ingénieur, sciences économiques et de gestion, science de l’information et sciences humaines.

### Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation, VAE
Le jury de certification est composé de cinq membres minimum, et présidé par un professionnel :  - 2 représentants de l’école (le directeur Académique d’aivancity et le responsable pédagogique de la certification)  - 3 professionnels du secteur de l’intelligence artificielle

## Financement en alternance (NPEC)
Niveau de prise en charge d'un contrat d'apprentissage par les OPCO, fixé par France compétences par branche professionnelle (CPNE).

- **Prise en charge usuelle:** 8 407 €
- **Selon la branche:** 8 407 € – 8 682 €

| Prise en charge | Branches concernées |
|---|---|
| 8 407 € | Valeur par défaut · 205 branches |
| 8 682 € | CPNEF de l'audiovisuel, CPNEFP dans les établissements d'enseignement privés sous contrat |
| 8 533 € | CPNEFP des commerces et services de l'audiovisuel, de l'électronique et de l'équipement ménager, CPNEFP du Négoce de l'ameublement |
| 8 453 € | CPNE Branche Caoutchouc, CPNE des industries de santé (CPNEIS) |
| 8 681 € | CPNEFP Mutualité |
| 8 525 € | CPNE des Télécoms |

## Base légale
- **Date de décision:** 10-02-2021
- **Durée de l'enregistrement (années):** 3
- **Date d'échéance de l'enregistrement:** 10-02-2024

## Liens avec d'autres certifications
- **Nouvelle(s) certification(s):** RNCP38584

## Pour plus d'informations
http://story.aivancity.com/chefddeprojetia

**Fiche officielle (France Compétences) :** https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/35255/

## Entrées et sorties de formation
Tous organismes confondus — Caisse des Dépôts (open data), 02/2022 – 07/2024.

- **Entrées en formation:** 24
- **Parcours menés à terme:** 17
- **Taux d'achèvement:** 71 %

| Période | Entrées | Sorties totales | Sorties partielles |
|---|---|---|---|
| 02/2022 | 2 | 0 | 0 |
| 03/2022 | 0 | 1 | 0 |
| 05/2022 | 0 | 1 | 0 |
| 07/2022 | 1 | 0 | 0 |
| 09/2022 | 0 | 1 | 0 |
| 11/2022 | 1 | 0 | 0 |
| 01/2023 | 1 | 0 | 0 |
| 03/2023 | 1 | 0 | 0 |
| 04/2023 | 1 | 1 | 0 |
| 06/2023 | 0 | 1 | 0 |
| 07/2023 | 0 | 1 | 0 |
| 11/2023 | 1 | 0 | 0 |
| 12/2023 | 1 | 0 | 0 |
| 01/2024 | 2 | 1 | 0 |
| 02/2024 | 10 | 1 | 0 |
| 03/2024 | 0 | 1 | 0 |
| 04/2024 | 1 | 7 | 0 |
| 05/2024 | 1 | 0 | 0 |
| 07/2024 | 1 | 1 | 0 |

## Demande CPF — formations engagées
Tous organismes confondus — Caisse des Dépôts (open data), 03/2021 – 02/2024.

- **Dossiers CPF engagés:** 29
- **Montant total engagé:** 51 800 €
- **Coût moyen par dossier:** 1 786 €
- **Durée moyenne:** 76 h

Financement (part du montant engagé) :
- France compétences : 95 %
- France Travail : 3 %
- État : 2 %
- Reste à charge titulaire : 0 %
- Régions : 0 %

---
*Généré le 08/10/2026 à 18:49*