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Validation des acquis de l'expérience (VAE)

 

La demande de VAE se déroule en 3 étapes

1 - Accueil et information du candidat

Le candidat est informé sur la démarche VAE ainsi que sur la certification professionnelle « Chef de projet intelligence artificielle » et sur les conditions de recevabilité.

 

2 - Recevabilité

Le candidat renseigne le formulaire CERFA n° 2818*02 : Validation des acquis de l'expérience (VAE) - Demande de recevabilité. Il y joint son (ou ses) attestation(s) d’activité. Il adresse ces documents à l’école. La demande de recevabilité est examinée par une commission interne de recevabilité. Un entretien de faisabilité-orientation approfondi qui permet, sur la base du livret 1 et d’une exploration minutieuse, d’évaluer l’expérience du candidat au regard du référentiel de la certification.

Condition de recevabilité : 3 années d’expérience professionnelle dans un poste équivalent à celui visé par la certification.

Le dossier soumis au jury d’admission, comprend le Livret 1 et la fiche de synthèse de l’entretien de faisabilité.

 

3 - Renseignement du dossier de présentation des acquis de l'expérience

Si une décision favorable est rendue par le jury d’admission VAE, le candidat renseigne le livret 2 et le transmet, accompagné des justificatifs éventuels, à l’école afin d’être évalué par le jury de certification VAE.

Demandez le livret 2 à l'école : Envoyez moi le livret 2 !

Présentation

La certification vise à préparer au métier de Chef de Projet Intelligence Artificielle et répond à un besoin des entreprises qui font face aux changements induits par les nouvelles technologies.

La plupart des entreprises ont des besoins en termes d’intégration de l’intelligence artificielle dans leur process. Pour que cette intégration soit pertinente, il faut à la fois connaître les possibilités de l’intelligence artificielle, mais également le mode de fonctionnement des entreprises. Le chef de projet intelligence artificielle apporte une réponse à cette problématique en faisant le lien entre les volets technologiques et organisationnels des transformations IA. Selon le rapport OPIEEC (2019), « Dans 72% des cas, les entreprises souhaitent gagner en productivité grâce à l’IA. Mais, elle génère un gain de productivité seulement en reconsidérant le modèle organisationnel ». C’est toute l’ambiguïté des solutions IA 100% techniques…

Les activités abordées par la certification couvrent les deux grands domaines de la conduite du projet IA qui nécessite l’acquisition de compétences en « Business et Management » et des compétences en « IA techniques ». Il s’agit d’un profil « hybride » » que l’on trouve peu sur le marché et pour lequel la demande est forte. Si la recherche en IA nécessite un niveau de mathématiques / informatique élevé, ce n’est pas le cas de son utilisation dans de nombreux problèmes concrets. En effet, l’implémentation de solutions IA dans des organisations n’est pas qu’une question technique. Elle nécessite une connaissance du fonctionnement de ces organisations et de l’ensemble du spectre lié aux questions de faisabilité, de validité, d’acceptabilité, de confiance, de responsabilité. En conséquence, il paraît important que la présente certification s’organise au sein du triptyque : IA, Management, Ethique. Cette sorte d’ADN de la certification n’existe pas encore en France et constituera donc une innovation à l’échelle nationale et internationale.

 

  • Titres certifiés niveau 6 en mathématique, statistique, informatique, santé, sciences de l’ingénieur, sciences économiques et de gestion, science de l’information ou sciences humaines.
  • Diplômes de l’enseignement technologique et professionnel Bac + 3
  • Diplômes et/ou grades universitaires Bac + 3 en en mathématique, statistique, informatique, santé, sciences de l’ingénieur, sciences économiques et de gestion, science de l’information ou sciences humaines.

 

Avec l’avènement de l’intelligence artificielle dans notre société, de nouveaux métiers très qualifiés ont émergé sur le marché de travail en rapport avec l’IA. Ces nouveaux métiers, quelques soient les secteurs, peuvent être organisés suivant un continuum qui va de la donnée aux algorithmes, ainsi qu’à leur implémentation au sein des entreprises.

Les métiers associés au chef projet intelligence artificielle sont répertoriés sous différentes appellations sur le marché de l’emploi :

  • Ingénieur Intelligence Artificielle
  • Directeur projet Intelligence Artificielle
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle
  • Expert Intelligence Artificielle
  • Consultant Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning

 

Description des blocs de compétences visées par la certification

Les compétences visées par la certification « chef de projet intelligence artificielle » ont pour objectif de maîtriser la chaîne qui va de la connaissance de l’univers métiers et l’identification des enjeux (humains, stratégiques, économiques etc.) au pilotage et à l’animation d’équipes, tout en participant à des processus commerciaux incluant des solutions IA (en particulier valorisation des résultats). Au cœur de cette chaîne, il s’agira aussi de savoir analyser et traiter les données, d’implémenter des solutions d’apprentissage, tout en conduisant la mise en place du développement informatique du projet d’IA.

Chaque bloc de compétence est certifié, il donne lieu à une évaluation et une validation. Le bloc de compétences constitue le format idéal pour développer votre employabilité. En effet, ce système permet de construire votre parcours professionnel par étapes. Une formation longue peut être compliquée à concilier avec la vie professionnelle, alors que valider des blocs indépendamment est plus « digeste » et gérable. C’est aussi une façon de certifier vos compétences dans un domaine en particulier sans forcément viser le diplôme global, avec une meilleure reconnaissance qu’une formation ponctuelle qui ne conduirait qu’à une simple attestation.

 

  • Elaboration 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

Modalité d’évaluation : Etudes de cas pratiques

 

 

  • Traitement des données provenant de multiples sources
  • Analyse statistique des données

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée

 

 

  • Transformation des données
  • Conception et entraînement des modèles IA
  • Optimisation et évaluation des modèles IA

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée.

 

 

  • Analyse des besoins informatiques
  • Pilotage du développement informatique
  • Viabilité et évolution des logiciels

Modalité d’évaluation : Rédaction d’un cahier de spécifications fonctionnelles et techniques

 

 

  • 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

Modalité d’évaluation : Etude de Cas et soutenance orale

 

 

  • 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

Modalité d’évaluation : Etude de Cas et soutenance orale

 

 

L’obtention de la certification est conditionnée à :

  • La validation des 6 blocs de compétences
  • La réalisation d’une mission en entreprise : le/la candidat(e) participe au pilotage d’un projet IA dans le cadre d’une mission entreprise (stage, alternance, contrat de travail, immersion, conseil…) d’une durée minimale de 3 mois, réalise un rapport de stage et une soutenance orale devant un jury composé de professeurs et d’experts. Il sera évalué sur ses capacités à mettre en pratique la plupart/l’ensemble des critères d’évaluation des 6 compétences de la certification, cités ci-dessus.

 

Présentation

La certification vise à préparer au métier de Développeur Intelligence Artificielle qui est fortement lié à la démocratisation et l’industrialisation des cas d’usages de l’IA.

Cette démocratisation de l’IA, et la recherche de profils disposant néanmoins de bonnes compétences dans l’analyse de l’univers métier, le traitement des données, la mise en place de solutions d’apprentissage machine et d’apprentissage profond, et les problématiques de déploiement de projet IA, existe peu en France.

Ces profils assez polyvalents, ne nécessitant pas de bagage théorique poussé pour concevoir des solutions IA, mais sachant utiliser les outils existants (en apprentissage machine ou en apprentissage profond) répondent à une demande réelle des entreprises (en particulier des PME qui n’ont pas les moyens de recruter des Data scientist, des data ingénieurs ou des Ingénieurs IA).

Le Développeur IA est un spécialiste du développement d’applicatifs informatiques autour de l’IA et de la Data Science. Selon le rapport de l’OPIIEC (2019), le rôle de développeur IA consiste à développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes ou non-spécialistes, incluant directement ou indirectement des briques d’Intelligence Artificielle tout en concevant, testant et adaptant des applicatifs intégrant tout ou partie de ces technologies.

Les métiers associés au développeur intelligence artificielle sont répertoriés sous différentes appellations sur le marché de l’emploi :

  • Développeur machine learning
  • Chargé de projet de développement IA
  • Programmeur IA
  • Lead developer AI
  • Analyste-programmeur IA

Description des blocs de compétences visées par la certification

Les compétences visées par la certification « développeur IA » s’inscrivent sur ce chemin avec trois blocs de compétences « techniques », centrées sur les données (qu’il s’agira d’acquérir, de stocker et d’analyser), sur l’implémentation des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, soutenus de part et d’autre, par deux blocs de compétences, l’un orienté vers l’univers métiers et la problématique projet (problématique amont), et l’autre tournée vers le déploiement de la solution IA (problématique aval). L’ensemble de ces compétences permet au développeur IA de jouer son rôle de « passeur de technologie », de « transmetteur de savoirs », tout en comprenant les enjeux de l’entreprise et en sachant donc adapter sa connaissance de la technologie aux réels besoins de l’organisation.

Chaque bloc de compétence est certifié, il donne lieu à une évaluation et une validation.

Le bloc de compétences constitue le format idéal pour développer votre employabilité. En effet, ce système permet de construire votre parcours professionnel par étapes. Une formation longue peut être compliquée à concilier avec la vie professionnelle, alors que valider des blocs indépendamment est plus « digeste » et gérable. C’est aussi une façon de certifier vos compétences dans un domaine en particulier sans forcément viser le diplôme global, avec une meilleure reconnaissance qu’une formation ponctuelle qui ne conduirait qu’à une simple attestation.

  • Étude du fonctionnement de l’entreprise dans son environnement
  • Étude du système digital de l’entreprise
  • Identification des nouvelles pratiques, méthodes et usages dans le domaine de l’IA en lien avec les domaines de l’entreprise

Modalité d’évaluation : Etude de cas pratique

 

  • Développement et exploitation d’une base de données
  • Prétraitement et analyse des données structurées et non structurées provenant de multiples sources
  • Analyse et modélisation mathématique

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée

 

  • Implémentation et entraînement des modèles d’apprentissage automatique
  • Optimisation et évaluation des modèles d’apprentissage automatique

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle

 

  • Implémentation et entraînement des modèles d’apprentissage profond
  • Optimisation et évaluation des modèles d’apprentissage profond

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle

 

  • Déploiement d’un projet de développement IA
  • Intégration des contraintes légales et des valeurs d’éthique
  • Intégration dans une démarche projet globale impliquant différentes parties-prenantes

Modalité d’évaluation : Mise en situation professionnelle + Etude de Cas pratique : rédaction de rapport + soutenance orale.

 

L’obtention de la certification est conditionnée à :

  • La validation des 5 blocs de compétences
  • La réalisation d’une mission en entreprise : le/la candidat(e) participe au développement de solutions IA dans le cadre d’une mission entreprise (stage, alternance, contrat de travail, immersion, conseil…) d’une durée minimale de 3 mois, réalise un rapport de stage et une soutenance orale devant un jury composé de professeurs et d’experts. Il sera évalué sur ses capacités en mettre en pratique la plupart/l’ensemble des critères d’évaluation des 5 compétences de la certification, cités ci-dessus.

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