Préparer et suivre un projet web à distance.

Le développement rapide de l'intelligence artificielle, son intégration progressive dans de nombreux domaines, et les profils particuliers de ses acteurs, mettent en évidence la nécessité de recourir à une méthodologie et des outils de pilotage de projet adaptés et différents ; c'est à ce besoin particulier que la certification Manager de projets IA s'attache à répondre, en y associant le pilotage opérationnel des différentes étapes de développement d'une solution. La certification Manager de projet IA vise donc à répondre au besoin de managers capables de piloter des projets d'intelligence artificielle de leur conception jusqu'à la mise en œuvre, en développant des solutions sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques des clients au sein des organisations.

* L’analyse du besoin/évaluation stratégique du projet d’intelligence artificielle : A l’écoute de la demande exprimée par un client interne ou externe, le manager de projet IA identifie et analyse les besoins. Ensuite, il étudie et évalue la pertinence d’intégrer ou de proposer une solution basée sur de l’IA. Il doit identifier, tout en maîtrisant la complexité de l’environnement de l’entreprise, le champ d’application de l’IA. Il va chercher à justifier ses choix auprès de son client interne ou externe, parce que la solution doit répondre à un besoin donné. Il consolide et formalise ensuite le cahier des charges initial du projet. Dans certains contextes, il peut également, après identification des expertises requises pour le projet, constituer son équipe. Il se doit enfin de coordonner les parties prenantes internes et/ou externes du projet tout en sachant s’adapter à ses interlocuteurs qu’ils soient techniques ou utilisateurs finaux. Il effectue en s’appuyant sur des méthodes et des outils spécifiques une veille continue et méthodique, technologique et juridique, dans le domaine de l’IA, afin d’en suivre les évolutions.

* La conception de projet IA / de solution IA : L’identification, l’organisation et la gestion de la donnée sont des activités que prend en charge le chef/manager de projet IA ; Il identifie au sein de l’entreprise les données utiles au bon fonctionnement de la solution IA. Il doit proposer une méthode pour les collecter et les analyser. Pour être utilisées par les experts de l’équipe projet, les données doivent être supportées par des technologies de stockage adaptées, refléter la réalité, être sécurisées, être documentées et maintenues. Le manager de projet IA identifie aussi l’infrastructure informatique requise par les spécifications exprimées dans le cahier des charges. Il crée, avec son équipe, un prototype en démontrant la faisabilité et la pertinente de la solution proposée avant de la déployer.

* La mise en œuvre de solution IA : Le manager de projet IA pilote la mise en œuvre de la solution IA en prenant en compte les aspects techniques, mais également humains, financiers et juridiques. Il a la responsabilité de valider la conformité de la solution. Il définit le processus de maintenance de la solution et s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue. Le manager de projet IA effectue avec son client la recette technique de son projet sur des critères préalablement définis et dont certains sont propres à la typologie de projet IA.

* Le pilotage / management d’un projet IA : Le manager de projet IA pilote le projet IA en identifiant les méthodologies et les outils nécessaires à la planification et au bon déroulement du projet. Il apporte son expertise des coûts matériels, techniques et humains afin de garantir le suivi du budget alloué au projet. Il manage l’équipe projet afin d’insuffler une dynamique de groupe et une cohésion d’équipe facilitant l’avancement du projet et l’entraide entre les personnes. Il communique, autant que nécessaire, l’avancée du projet et ses résultats auprès des parties prenantes. Il est le garant de la bonne communication sur son projet d’IA auprès des différentes parties prenantes : donneurs d’ordres, utilisateurs finaux, etc. Il veille à communiquer régulièrement sur le projet pour éviter les incompréhensions et les réticences de manière à favoriser l’adhésion des utilisateurs de la solution IA. Il peut également accompagner ce changement en formant les utilisateurs à l’utilisation de la solution IA et en transmettant ses savoirs, notamment pour faciliter la maintenabilité de la solution IA en interne.

Collecter le besoin exprimé lors de l'entretien avec le client afin d'apporter une réponse au projet en considérant le contexte, les enjeux et les objectifs de l'entreprise. Analyser la complexité de l’environnement du projet en tenant compte des facteurs extérieurs au projet (environnement concurrentiel, menaces, …) afin d'en maitriser les risques techniques et humain à court terme. Accompagner le processus de décision du client en valorisant les avantages des solutions IA interne et/ou externe et en traduisant leurs impacts opérationnels afin de permettre de statuer sur la solution la plus équilibrée/ la plus adaptée au besoin. Dimensionner les architectures physiques de la solution IA sélectionné en fonction des différentes métriques (nb utilisateur, temps de réponse de la solution, …) afin de répondre aux exigences du cahier des charges définis avec le client en amont Analyser les besoins en compétences du projet IA (data scientist, …) en s'appuyant sur les descriptifs des profils de poste de l'équipe projet et en y intégrant une dimension inclusive dans les paramètres de publication de l'opportunité et dans l'accessibilité de l'offre afin de constituer une équipe projet adaptée (interne et externe : prestataire, fournisseurs) Préconiser les technologies créatrices de valeur en tenant compte de leurs risques (interactions avec la data, facteurs éthiques...) afin de proposer une solution IA adaptée à l'organisation et à l'activité spécifique de l'entreprise. Rédiger une note d'opportunité reprenant une synthèse de la situation de l'entreprise et présentant spécifiquement les aspects de gain en performance de l'entreprise, de coûts de la solution, l'état des lieux de la concurrence dans le domaine de l'entreprise, une prospective réglementaire afin de démontrer l'intérêt du déploiement ou non d'une solution d'intelligence artificielle et faciliter sa prise de décision. Décider avec le client (interne/externe) des solutions techniques, organisationnelles et financières à appliquer en apportant des éclairages techniques ou lié à la gestion d'un projet IA afin de permettre l'atteinte des objectifs de la mission. Mesurer l'impact du projet d'IA sur l'infrastructure informatique nécessaire à l'hébergement, le stockage et la sécurisation des données du projet IA tenant compte des réglementations en vigueur (RGPD, règles européennes sur l'IA, SSI, clauses contractuelles client/fournisseur …) afin d'opérer un choix quant à la mutualisation ou non de l'infrastructure. Organiser une recherche documentaire en mettant en œuvre une méthodologie de veille (évaluation des sources, tri, classement et analyse des informations) afin de suivre les évolutions du domaine IA.

Evaluer les temps nécessaires aux phases spécifiques d'identification, de préparation et de nettoyage des données utiles en ayant identifié les solutions technologiques les plus pertinentes afin de garantir les délais de traitement de la donnée et de planification du projet. Collecter les données utiles en tenant compte de la réglementation en vigueur (RGPD, clauses contractuelles client/fournisseur, propriété intellectuelle...) afin d'en étudier la correspondance au regard du besoin identifié. Evaluer des données existantes, avec le data analyst, en testant la qualité et l'origine des données sélectionnées au regard des spécificités du projet afin de vérifier leur compatibilité. Qualifier les critères des jeux de données adaptés à la solution IA en mesurant la qualité et la fiabilité de la donnée afin d'en permettre la validation pour la production du prototype. Piloter la conception d'un produit IA en apportant son expertise technique ou en redéployant des ressources afin de réaliser un prototype en y intégrant les indicateurs de suivi, de performance et de mesure des risques. Recueillir des données techniques et fonctionnelles suite à l'expérience utilisateurs sur le prototype IA afin d'en mesurer les impacts sur les processus métiers et d'en ajuster la solution. Identifier les différents processus métier impactés par le projet IA en mettant à disposition d'un panel utilisateurs le prototype afin de les mettre à jour et le cas échéant d'en ajuster les impacts.

Piloter la réalisation du produit IA en y intégrant les contraintes techniques, économiques et juridiques afin de permettre le passage en production. Valider la conformité du produit IA sur les aspects techniques et fonctionnels en s'appuyant sur le cahier des charges afin de garantir son bon fonctionnement et d'obtenir le recettage du projet par le client. Déployer une solution IA dans différentes architectures cloud en mettant en place une démarche d'amélioration continue afin de rendre disponible la solution à ses utilisateurs. Définir le processus de maintenance du produit IA en faisant rédiger des procédures (par l'ingénieur produit) afin de garantir le bon fonctionnement du produit IA et de respecter les engagements du cahier des charges. Ajuster la solution IA en considérant les résultats des tests des outils d'intégration continue afin de s'inscrire dans une démarche d'amélioration continue. Formaliser une synthèse de la solution IA lors du rétrospective meeting afin d'identifier collectivement les axes d'amélioration en termes de processus et de pratiques et de renforcer la satisfaction de l'équipe.

Manager le projet en mettant en place une méthode de gestion de projet adapté au projet d'intelligence artificielle afin de respecter les contraintes de délais, coûts et moyens du projet. Assurer le suivi du projet en mettant en place des tableaux de bord afin d'en garantir le respect du plan qualité, le contrôle des réalisations et le reporting. Evaluer les couts des ressources techniques, matériels et humaines en s'appuyant sur son expertise technique et des retours d'expérience en matière de couts des technologies IA afin de garantir le respect du budget alloué. Elaborer la stratégie de communication du projet en tenant compte du contexte et des processus métiers afin de favoriser la circulation de l'information auprès de l'ensemble de l'équipe projet (interne/externe, à distance, en télétravail, profil en situation de handicap, …). Animer l'équipe projet par des meeting réguliers, et si besoin des sprints, en tenant compte des spécificités individuelles de son équipe (notamment public en situation de handicap) afin de créer une dynamique de groupe et garantir le bon déroulement du projet. Réaliser un support de communication en tenant compte des exigences de la politique de communication de l'entreprise afin de promouvoir le projet aux collaborateurs et d'en faciliter l'acceptation. Transmettre aux équipes internes de l'entreprise cliente son savoir-faire technique et opérationnel, ainsi que sa connaissance spécifique de la solution IA afin de permettre à la maintenabilité de la solution dans le système de l'entreprise et de prévenir d'éventuellement problématiques techniques, organisationnels et/ou de sécurité.

Afin d’intégrer la formation le candidat doit être titulaire d’un diplôme ou titre de niveau 6 ou équivalent dans le domaine informatique ou du management de projets et une expérience professionnelle dans le domaine de la gestion de projet. Si le candidat n’est pas titulaire du titre requis mais dispose d’une expérience professionnelle d’au moins trois années, il peut néanmoins intégrer la certification en faisant valoir son expérience personnelle et professionnelle auprès d'IMT Nord Europe.

La validation de la certification se fera dès lors que la formation sera effectuée et que l'ensemble des blocs de compétences aura été validé.

Le manager de projet IA peut exercer dans de grandes entreprises comme dans des PME, ou start-ups. Selon le secteur d’activité, il peut être employé par une ESN qui proposera de la prestation de services aux entreprises ou travailler directement au sein de l’entreprise pour piloter les projets d’IA. Le manager de projet IA joue un rôle clé dans la gestion efficace des projets d'intelligence artificielle, en veillant à ce que les objectifs du client soient atteints dans les délais et les budgets impartis.

De nombreux secteurs d’activités sont concernés par l’émergence de l’intelligence artificielle :

* l'industrie (automobile, aérospatiale, transport & logistique, industrie et procédés) où l'IA est largement utilisée pour améliorer l'efficacité, la productivité et la qualité des processus de fabrication. Les besoins d’applicatifs IA industriels peuvent concerner la maintenance prédictive, l’optimisation des processus de fabrication (FAO, apprentissage automatique/robotique), l’automatisation des processus de contrôle qualité sur les lignes de production, l’optimisation des opérations logistiques (gestion des entrepôts), l’amélioration des interfaces homme-machine.

* Le retail (commerce de détail, e-commerce, distribution) où l’IA peut être intégrée à la fois dans les activités dites « back office » telles que la prévision de ventes, la gestion des stocks et inventaires, et dans les activités dites « front office » au service de l’amélioration de l’expérience client

* Les services financiers (banques et assurances) pour la prédiction et la maitrise des risques, ou encore la détection de fraudes, par exemples. En exploitant les données des clients, telles que leurs habitudes de vie, leurs antécédents médicaux, leurs comportements de conduite, etc., les compagnies d'assurance peuvent proposer des offres et des polices d’assurance personnalisées. Elles utilisent des algorithmes d'IA pour évaluer les risques et déterminer les primes d'assurance. L'IA est utilisée pour identifier les tendances et les facteurs de risques susceptibles de causer des sinistres ou détecter les schémas de fraude dans les demandes d'indemnisation.

* Les services professionnels (industrie du numérique et de la communication, prestation de service et conseil auprès des entreprises), dans le cadre de projets visant à développer des services supplémentaires à destination de clients, via la valorisation des données, l'accompagnement des usages et moyens pertinents (architecture) et l'accompagnement de la transformation organisationnelle. Dans le domaine de la communication, l’IA est par exemple utilisée pour analyser les conversations sur les médias sociaux pour permettre aux entreprises de comprendre les tendances émergentes, ou de mesurer l’impact des stratégies de communication. Enfin l’IA alimente les systèmes de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel pour permettre à un utilisateur de converser avec un chatbot ou assistant virtuel.

Manager de projet intelligence artificielle - Manager de projet informatique spécialisé en IA - Développeur spécialiste IA - Directeur de projet Intelligence Artificielle - Expert Intelligence Artificielle - Manager d’équipe en intelligence artificielle

ou autres intitulés métiers mobilisant l’IA dans leur pratique : Ingénieur /Consultant informatique, Chef de projet informatique, Chef de projet Maîtrise d’ouvrage Informatique ou délégué, Chef de projet maîtrise d’œuvre informatique, Chef de projet études et développement

Il n’existe pas de réglementation spécifique ou universelle encadrant directement le métier de manager de projet intelligence artificielle (IA) au sens strict du terme. Néanmoins, ce métier, comme de nombreux autres dans le domaine de la technologie et de l'innovation, est soumis aux lois et réglementations générales du travail et à celles spécifiques à l'industrie ou au secteur d'activité concerné, ainsi qu'à la législation sur la protection des données et la vie privée dans le cas de projets impliquant le traitement de données personnelles (RGPD). Cependant, avec l'évolution rapide de l'IA et de ses applications, plusieurs gouvernements commencent à développer des cadres éthiques et des lignes directrices pour guider le développement et l'utilisation responsable de l'IA. Ces initiatives visent à s'assurer que les projets d'IA soient développés de manière éthique, transparente, et qu'ils respectent les droits fondamentaux. Bien que ces cadres ne soient pas toujours juridiquement contraignants, ils peuvent influencer les pratiques au sein des entreprises.