Ingénieur en intelligence artificielle

Cas pratique Dans le cadre d’un projet collectif et à partir d’un besoin exprimé par un client fictif (données réelles), le candidat doit : - évaluer la qualité des données du client, - valider les sources de données en fonction des résultats de l’analyse exploratoire, - produire les rapports synthétisant les caractéristiques du jeu de données. - réaliser une étude de faisabilité o identifier les cas d’usage de l’IA dans le secteur ciblé o identifier les complexités propres au secteur ciblé o définir les tâches et estimer la charge de travail - assurer une activité de veille sur les technologiques IA (QCM) Le candidat conclut le projet en restituant à l’oral ses recommandations d’usage de l’IA, avec support visuel de présentation, à un client fictif. La dimension éthique des recommandations sera précisée. Les moyens de communication utilisés prendront en compte les situations de handicap du public ciblé par les recommandations. La validation du bloc se matérialise par la remise d'un certificat.

(1) Projet professionnel Dans le cadre d’un exercice pratique collectif, à partir d’un cas fourni, le candidat doit : - préparer les données (collecte, nettoyage…) - développer un code modulaire et fonctionnel - anticiper la phase de conception en préparant une structure de code adaptée - prendre en compte la législation et la réglementation en vigueur (organisation, méthodologie et points de contrôle RGPD) et de sécurité - configurer un serveur linux. Il est attendu qu’il maitrise un outil de gestion de code collaboratif, ainsi que les principaux composants d’un ordinateur. - mettre en place des procédures garantissant la sécurité des données et des systèmes (bonnes pratiques, méthodologies et protocoles) - mettre en place un système de gestion de base de données relationnelle - requêter la donnée - justifier le choix d’un algorithme (par exemple de machine learning ou de deep learning) au regard des objectifs du projet et des données disponibles - sélectionner les outils adaptés à l’implémentation de l’IA - formaliser, dans le cas d’un algorithme de machine learning ou de deep learning, la méthode d’apprentissage - fournir et analyser les résultats, - interpréter une IA - sécuriser les données et systèmes - programmer et assembler les composants de l’IA - produire les éléments (documents, schémas...) de formalisation des fonctionnalités de l’application, - schématiser l’architecture de l’application - développer une interface à l’aide des outils du marché permettant l’interaction avec un utilisateur La validation du bloc se matérialise par la remise d'un certificat.

(2) Projet professionnel Dans le cadre d’un projet collectif, le candidat doit : - modéliser la ou les structures des données sous forme de schémas standards, - identifier le ou les systèmes de stockage adaptés à la modélisation des données, - décrire la procédure du flux de traitement et de transformation des données - sécuriser les données et systèmes - packager et fournir une application complète - déployer une image - développer les composants serveur - réaliser les tests automatisés de l’application - formaliser la procédure de débogage de l’application - gérer un modèle déployé - monitorer un modèle - détecter la dérive dans les données La validation du bloc se matérialise par la remise d'un certificat.

Questionnaire à visée professionnelle :Le candidat doit répondre à des questions sur la gouvernance des données et les problématiques organisationnelles d’un projet IA. (3) Projet professionnel Dans le cadre d’un projet collectif de construction d’une solution d’intelligence artificielle, le candidat doit : - fixer les étapes de réalisation du projet pour une organisation optimale - évaluer les moyens humains (identification des points forts et des besoins, définition des attentes, fixation d'objectifs, évaluation et feedback) et techniques nécessaires pour atteindre les objectifs du projet - connaitre les principaux livrables associés à l’industrialisation - identifier, agencer et estimer les différentes phases du projet en prenant en compte les compétences, les contraintes, les objectifs et la taille de l'équipe affectée au projet, et en utilisant un outil adapté afin de prévoir la livraison du projet dans les temps impartis - formaliser des spécifications fonctionnelles - rédiger des comptes-rendus d’avancement - mettre en œuvre les outils de communication en prenant en compte la diversité culturelle et les éventuelles situations de handicap au sein des équipes affectées au projet - communiquer avec l’ensemble des parties au projet - assurer le reporting en tenant un tableau d’avancement de projet - mettre en œuvre la méthode agile tout au long du projet en tenant compte des compétences et situation de chacun - répartir les missions à chaque collaborateur - manager les équipes - tableau de gestion des fonctionnalités de l’application La validation du bloc se matérialise par la remise d'un certificat.