# RS5185 - Deep learning et intelligence artificielle **Code:** RS5185 **État:** Publiée ## L'essentiel - **Codes NSF:** 326 - **FormaCodes:** 31052, 31028 - **Date d'échéance de l'enregistrement:** 29-05-2023 - **Date d'enregistrement:** 29-05-2020 - **Type d'enregistrement:** Enregistrement sur demande ## Certificateur(s) - AMBIENT IT - SIRET: 81227101300037 ## Partenaires habilités 1 organisme habilité, d'après la liste publiée par France compétences : 1 à former et organiser l'évaluation. - AMBIENT IT — SIRET 81227101300045 - Habilitation : Former et organiser l'évaluation ## Résumé de la certification ### Objectifs et contexte de la certification Objectifs : L’objectif du certificat « Deep Learning et Intelligence Artificielle » est d’attester de la capacité du candidat à : * piloter de manière opérationnelle un projet d’intelligence artificielle au sein des différentes unités organisationnelles de l’entreprise (production, vente, supports, etc.), * intégrer et utiliser les technologies les plus avancées du Deep Learning, * manipuler et exploiter des volumes importants de données en les valorisant. Cette certification est construite autour de cinq axes offrant au candidat une expertise liée à l’usage intensif de l’intelligence artificielle. Elle permet tout d'abord au candidat de s'approprier les différentes composantes de l'IA et d'être à même de mettre en place une méthodologie de projet. A la suite de quoi, le candidat est en mesure de choisir les premières briques technologiques et de développer en autonomie sur les principaux langages du domaine concerné. Par le biais des réseaux neuronaux, il est capable de dominer les frameworks les plus aboutis du marché. Il est apte à utiliser la puissance des plateformes connectées et des services cloud associés. Pour finir, le candidat maîtrise les algorithmes et les différentes architectures de réseaux de neurones profonds sur l'ensemble des données, telles que la voix, le langage, le texte, le son, l'image, etc. Contexte : L’intelligence artificielle est un marché en pleine explosion, avec près de 1000 start-up dans le monde, il représentera 60 milliards de dollars d’ici 2025. Cette révolution a des impacts dans tous les secteurs économiques, mais également au sein de chaque département d’une société : Marketing, RH, Service Client, R&D, etc., forçant les entreprises à s’adapter à ces nouveaux usages en proposant de nouveaux services tels que : agents virtuels & chatbots, objets & environnement connectés, robots, natural language processing, UX & Process automation... Beaucoup d’entreprises se questionnent actuellement : quels enjeux pour leur activité ? Quelle vision sur les prochaines années et comment accompagner cette transition ? Ces nouvelles compétences très recherchées sur le marché du travail (mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatiques, exploiter les réseaux neuronaux, etc.), permettent d’apporter aux entreprises une meilleure exploitation qu’elles font de leurs données, et par la même, créer un levier de croissance important en transformant ces valeurs passives en véritable capital actif. L’ingénieur informatique doit donc aujourd’hui, être capable d’intégrer l’intelligence artificielle au sein des applicatifs afin de retirer certains avantages concurrentiels déterminants pour l’entreprise : amélioration des taux de conversion (marketing), proximité avec les clients, gain de productivité, etc. ### Compétences attestées En découverte de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning * C1 - Cerner les enjeux de l’IA * C2 - Analyser les différentes étapes de construction de projet autour de l'IA * C3 - Préparer un jeu de données En programmation et langages de l'Intelligence Artificielle * C4 - Maîtriser la syntaxe des langages orientés objet dédiés à l'IA (Python, R, Scala, etc.) * C5 - Coder en programmation orientée objet * C6 - Maîtriser les paradigmes de la programmation fonctionnelle * C7 - Coupler des librairies de Data science à un langage choisi (Scikit.Learn, Fast.ai, MLlib, etc.) En technologies autour de l'Intelligence Artificielle et du Deep Learning * C8 - Installer et utiliser les différents frameworks (Tensorflow, PyTorch, Spark, etc.) * C9 - Construire, exploiter et entraîner des réseaux neuronaux à travers l'exécution de notebook * C10 - Mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique * C11 - Manipuler des volumes importants de données en utilisant les bonnes pratiques * C12 - Utiliser les concepts de Machine Learning et Deep Learning dans les différents frameworks du marché En plateformes et services cloud dédiés à l'Intelligence Artificielle * C13 - Créer et déployer des modèles Machine Learning sur une plateforme cloud * C14 - Utiliser une plateforme de traitement automatique du langage En applications fonctionnelles du Deep Learning * C15 - Choisir un algorithme et mesurer sa pertinence * C16 - Utiliser les modèles d'attentions * C17 - Maîtriser l'architecture fondamentale du NLP * C18 - Implémenter une architecture convolutionnelle et une architecture récurrente * C19 - Résoudre un problème à partir d'un système de récompenses/ pénalités (reinforcement learning) * C20 - Maîtriser les techniques de Deep Learning les plus récentes ## Voies d'accès **Modalités d'accès :** Formation continue, Candidature individuelle, VAE ### Prérequis à l'entrée en formation * Être développeur et avoir des connaissances sur un langage récent en programmation orientée objet * Avoir des connaissances en base de données relationnelle * Avoir des bases en mathématiques statistiques et en algorithmique Ou avoir suivi un parcours de formation en lien avec la certification, et/ou ayant un parcours professionnel et/ou une expérience en lien avec la certification ### Composition du jury — Formation continue Le jury est composé de trois membres : * 2 professionnels justifiant d'une expérience professionnelle en rapport direct avec le contenu de la certification visée dont un en qualité de président de jury * le gérant de l'établissement ### Composition du jury — Candidature individuelle, VAE Le jury est composé de trois membres : * 2 professionnels justifiant d'une expérience professionnelle en rapport direct avec le contenu de la certification visée dont un en qualité de président de jury * le gérant de l'établissement ## Base légale - **Date de décision:** 29-05-2020 - **Durée de l'enregistrement (années):** 3 - **Date d'échéance de l'enregistrement:** 29-05-2023 ## Pour plus d'informations https://www.ambient-it.net/certifications/deeplearning/ **Fiche officielle (France Compétences) :** https://www.francecompetences.fr/recherche/rs/5185/ ## Entrées et sorties de formation Tous organismes confondus — Caisse des Dépôts (open data), 06/2022 – 05/2023. - **Entrées en formation:** 12 - **Parcours menés à terme:** 12 - **Taux d'achèvement:** 100 % | Période | Entrées | Sorties totales | Sorties partielles | |---|---|---|---| | 06/2022 | 8 | 0 | 0 | | 07/2022 | 0 | 8 | 0 | | 09/2022 | 1 | 1 | 0 | | 04/2023 | 1 | 1 | 0 | | 05/2023 | 2 | 2 | 0 | ## Demande CPF — formations engagées Tous organismes confondus — Caisse des Dépôts (open data), 11/2020 – 05/2023. - **Dossiers CPF engagés:** 23 - **Montant total engagé:** 60 753 € - **Coût moyen par dossier:** 2 641 € - **Durée moyenne:** 27 h Financement (part du montant engagé) : - France compétences : 95 % - Entreprise : 3 % - Reste à charge titulaire : 2 % --- *Généré le 10/10/2026 à 06:03*