Auvergne-Rhône-Alpes
Montagne, ateliers et services
Préparer mon projet →Accompagnement en France
Préparer et suivre un projet web à distance.
Le cadrage, les contenus et les validations peuvent être échangés à distance. Voici les documents utiles, les points de décision et les situations qui demandent une organisation particulière.
Les 18 régions
Préparer votre projet avec les bons repères territoriaux.
Choisissez votre région : priorités de contenu, exemple de parcours, documents à réunir et ressources pratiques pour créer un site et organiser sa visibilité. CFSN propose un accompagnement à distance ; une intervention sur place est étudiée selon le besoin.
Les photos de ces pages sont générées par IA : paysages fictifs inspirés des territoires.
France métropolitaine et Corse
13 régions pour préparer votre projet.
Bourgogne-Franche-Comté
Ateliers, produits et accueil
Préparer mon projet →
Bretagne
Littoral, commerces et accueil
Préparer mon projet →
Centre-Val de Loire
Patrimoine, accueil et services
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Corse
Accueil insulaire et prestations
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Grand Est
Services et échanges transfrontaliers
Préparer mon projet →
Hauts-de-France
Commerces, ateliers et B2B
Préparer mon projet →
Normandie
Littoral, patrimoine et proximité
Préparer mon projet →
Nouvelle-Aquitaine
Territoires, produits et demandes
Préparer mon projet →
Occitanie
Accueil, services et contenus
Préparer mon projet →
Pays de la Loire
Entreprises, accueil et commerce
Préparer mon projet →
Provence-Alpes-Côte d'Azur
Accueil méditerranéen et services
Préparer mon projet →
Île-de-France
Services, commerces et publics
Préparer mon projet →Outre-mer
Guadeloupe, Guyane, Martinique, La Réunion et Mayotte.
Guadeloupe
Accueil, commerces et organisation
Préparer mon projet →
Guyane
Services, distances et coordination
Préparer mon projet →
La Réunion
Relief, accueil et numérique
Préparer mon projet →
Martinique
Accueil, offres et disponibilité
Préparer mon projet →
Mayotte
Services de proximité et mobilité
Préparer mon projet →Périmètre
Une collaboration nationale, des modalités à préciser.
CFSN propose un accompagnement numérique à distance aux artisans, indépendants, TPE et PME. La commune de votre entreprise sert à définir la clientèle et la zone effectivement desservie. Elle ne prouve pas une implantation CFSN près de chez vous.
Avant d'engager un projet, faites préciser le périmètre, les personnes responsables, les délais, les frais récurrents et les éléments transmis à la livraison. Les modalités retenues doivent apparaître dans une proposition écrite.
Les pages régionales détaillent les informations à préparer et des exemples de parcours. Les anciennes fiches départementales et communales restent regroupées dans cette page nationale. Cette rubrique ne constitue pas un annuaire de bureaux ou de références clients.
Quand un déplacement doit être organisé
Une séance photo, une captation ou une intervention sur un équipement physique ne se remplace pas par un échange en ligne. Indiquez le lieu, l'accès, les personnes disponibles et les contraintes horaires. La faisabilité, l'intervenant et les éventuels frais doivent être confirmés dans le devis avant toute réservation.
Horaires et disponibilité
Précisez votre fuseau horaire, vos créneaux et la personne habilitée à valider. Pour une activité saisonnière, distinguez la date souhaitée de lancement et la date à laquelle les contenus pourront être fournis.
Documents de travail
Quatre étapes, quatre validations concrètes.
| Étape | À préparer | Décision à valider |
|---|---|---|
| Cadrage | Public, problème observé, action attendue et contraintes | Pages indispensables, options reportées et critère de réussite |
| Contenus | Prestations, conditions, coordonnées, images autorisées | Exactitude des textes, droits de publication et informations manquantes |
| Prototype | Version consultable sur téléphone et ordinateur | Navigation et parcours principal avec des contenus représentatifs |
| Recette et transmission | Scénarios de test, destinataires des demandes et inventaire des accès | Tests réussis, anomalies restantes, responsabilités et maintenance |
Cas pédagogique
Une entreprise qui reçoit des demandes hors de sa zone.
Un artisan intervient uniquement dans certains secteurs. Sa page indique pourtant « toute la région », et son formulaire ne demande pas la commune du chantier. Le problème à résoudre est la qualification de la demande.
- Écrire les communes ou conditions d'intervention réellement acceptées.
- Présenter ces conditions à proximité du bouton de contact.
- Demander la commune et les informations utiles dans le formulaire, sans collecter de données superflues.
- Tester une demande dans la zone puis une demande hors zone et vérifier les messages et leur réception.
Ce scénario est fictif. Il illustre une décision de conception ; il ne représente pas une réalisation ou un résultat client CFSN.
Structurer une présence locale utile · Préparer un formulaire de contact
Commencer
Envoyer un besoin qui peut être étudié.
Indiquez votre activité, l'adresse de votre site s'il existe, votre zone réelle d'intervention, le résultat attendu, les contenus disponibles et votre échéance. N'envoyez aucun mot de passe dans un message de contact.
La fiche de projet gratuite aide à organiser ces réponses et à distinguer les coûts connus des postes restant à chiffrer. Vous pouvez la transmettre au prestataire de votre choix.
Décrire mon projetDonnées et ressources documentées
L’environnement économique d’un projet de site professionnel
Les commerces de matériel informatique et de télécommunication sont des catégories de proximité, pas un recensement des agences web. Les chambres consulaires documentent l’accompagnement des entreprises, sans se substituer au choix du prestataire numérique.
Équipements recensés — France
| Catégorie de la source | 2015 | 2020 | 2025 | Évolution 2020–2025 | Historique illustré |
|---|---|---|---|---|---|
| Magasin électroménager, matériel audio vidéo informatique B321 | 12 701 | 11 903 | 9 774 | -2 129 (-17,9 %) | Base zéro · échelle propre à cette ligne |
| Magasin de matériels de télécommunication B322 | 4 689 | 4 685 | 5 327 | +642 (+13,7 %) | Base zéro · échelle propre à cette ligne |
Les valeurs absentes restent « Non renseigné ». Les évolutions portent sur la série comparable publiée par l’Insee, et non sur une soustraction entre deux annuaires. Les catégories peuvent regrouper plusieurs activités ; elles ne mesurent ni les ventes, ni les capacités d’accueil, ni la qualité des prestations.
Insee — Base permanente des équipements · publication du 2026-07-09 · consulté le 22/10/2026 · Licence Ouverte 2.0.
Précisions sur le relevé et la provenance
Fichier source : DS_BPE_EVOLUTION_2025_data.csv.
Adresse du relevé utilisé : https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8217532/DS_BPE_EVOLUTION_CSV_FR.zip.
Les dates des fiches peuvent être antérieures à celle du fichier. La présence dans ce relevé ne certifie pas une ouverture, une disponibilité ou une prise en charge actuelle. Vérifiez la fiche officielle avant une démarche ou un déplacement.
Explorer les entrées et leurs sources
Les résultats proviennent des relevés indiqués ci-dessous. La zone sélectionnée s’applique aux statistiques et aux lieux, tandis que les aliments, produits, métiers, fiches pratiques, activités, notions, certifications et bibliographies restent des référentiels nationaux. Les travaux de recherche couvrent des références nationales ou internationales.
755 résultats · page 1 sur 42 · jusqu’à 18 entrées affichées. Classement alphabétique par intitulé.
Organismes certificateurs et domaines Formacode — 416 identifiants et 389 domaines dans la sélection
Retrouvez les certifications rattachées à un identifiant SIRET publié, puis affinez par domaine de formation. Ce répertoire porte uniquement sur les fiches sélectionnées pour le thème du site, publiées et indiquées actives dans l’export France compétences du 22 octobre 2026.
416 identifiants de certificateurs trouvés · page 1 sur 24. Classement par nom publié puis SIRET. Le choix d’un territoire ne localise pas une session de formation.
Les noms et états restent ceux de la source ; plusieurs noms pour un même SIRET sont affichés ensemble. Les mentions sans SIRET de 14 chiffres restent visibles sur leurs fiches de certification et ne sont pas regroupées par ressemblance. Formacode décrit un domaine, sans équivalence de diplôme. Ce répertoire ne recense ni sessions, ni centres de formation partenaires, ni habilitations actuelles. Source France compétences RNCP et RS · Licence Ouverte 2.0.
Comparer les certifications en développement, systèmes, réseaux, données et cybersécurité à partir de leurs blocs de compétences. La recherche porte sur les intitulés, codes, certificateurs, domaines Formacode et titres des blocs. Les référentiels sont nationaux ; le choix d’un territoire ne localise pas une formation.
Source et lecture des certifications
Source : France compétences, exports RNCP et Répertoire spécifique au format 4.1 du 22 octobre 2026. Seules les fiches indiquées « Publiée » et « Actif : Oui » sont retenues dans cette photographie. Le statut et les dates doivent être vérifiés sur la fiche officielle avant toute inscription.
Le RNCP décrit des qualifications professionnelles avec un niveau lorsqu’il est renseigné. Le Répertoire spécifique (RS) décrit des compétences complémentaires ou des habilitations ; aucun niveau RNCP ne lui est attribué ici. Les numéros de certification distinguent des enregistrements, même lorsque leurs intitulés sont identiques.
La sélection RNCP s’appuie sur les codes ROME publiés dans les fiches et sur des intitulés liés au thème. La sélection RS repose sur les intitulés : l’export RS ne publie pas de codes ROME. Les liens métier-certification utilisent uniquement un code présent dans les deux référentiels ; ils ne valent ni équivalence, ni condition suffisante d’accès à un emploi.
Une fiche décrit une certification, ses compétences et son certificateur. Elle ne constitue pas une offre de formation, une admission, une autorisation d’exercice ou une garantie de financement. Les partenaires mentionnés dans cet export sont consultables sur chaque fiche, avec leurs rôles, états et dates publiés ; vérifiez leur habilitation actuelle sur la fiche officielle. Les sessions, tarifs et disponibilités ne sont pas recensés ici. La date de fin d’enregistrement et la date limite de délivrance sont présentées séparément lorsqu’elles sont renseignées.
Jeu de données officiel RNCP et RS · Recherche officielle des certifications · Licence Ouverte 2.0.
Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques
RNCP40514 · RNCP · Niveau 6.
Fiche publiée et indiquée active dans l’export du 22 octobre 2026. Vérifier la fiche officielle et son statut actuel.
- Date d’effet
- 01/09/2025
- Échéance de l’enregistrement
- 31/08/2030
- Date limite de délivrance
- 31/08/2034
Organismes certificateurs publiés
- CESI — SIRET 77572257201109 — état dans la source : Actif
- MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE — SIRET 11004401300040 — état dans la source : Actif
Le certificateur porte la certification. Cette liste ne recense pas les organismes proposant une session de formation et n’attribue aucune habilitation aux établissements de l’annuaire.
Objectifs et contexte publiés
La plupart des travaux actuels autour de l’intelligence artificielle (IA) correspondent à une phase d’investissement en recherche & développement et peu d’applications sont entrées dans une phase d’industrialisation. En effet, l’IA apparaît aujourd’hui dans une multitude de cas d’usages dont les avancements sont divers (voicebots et chatbots, deep et machine learning, robotique…etc). Ce contexte influe sur la demande de compétences actuelles et futures à l’échelle française et mondiale. La transformation par l’IA ne se mesure donc pas seulement par une « règle économique impactant l’emploi », mais plus par une modification des contenus métiers.
Les grandes tendances de l’emploi en IA
Pour les profils de spécialistes de l’IA, des évolutions rapides sont à prévoir dans les technologies de modélisation informatique des algorithmes (bibliothèques existantes, Cloud Computing, applicatifs intégrant l’IA etc.). Cela pourrait diffuser et rendre plus rapide l’accès à certaines technologies IA pour des profils plus variés, y compris des personnes qui ne sont pas actuellement spécialistes de l’IA.
Des compétences aujourd’hui en forte tension (ex : Deep Learning, notamment pour la Vision artificielle et le Traitement du Langage Naturel) pourraient devenir plus accessibles pour des spécialistes intégrateurs généralistes de l’IA, élargissant l’accès à ces spécialités pour d’autres profils. En conséquence, la branche numérique pourrait rechercher environ 7 500 spécialistes supplémentaires de l’IA & Data Science sur la période 2019-2023, pour une population totale portée de 11 200 à 21 000 personnes (+59%).
Cette période de croissance des effectifs spécialistes de l’IA pourrait avoir, dans un deuxième temps, un impact sur la demande de compétences d’autres métiers… En effet, la modification des contenus métiers, des organisations et des besoins en emplois irait jusqu’à contracter les besoins en recrutement d’environ 12 000 personnes sur la période 2023-2025 (uniquement une baisse des recrutements, sans contraction des effectifs présents a priori).
Des offres d’emploi qui traduisent un manque de connaissance fine des besoins et des compétences recherchées
Les offres demeurent concentrées sur les technologies maîtrisées, notamment les plus transférables d’un secteur à l’autre (Machine Learning, Deep Learning, Vision Artificielle, Traitement du Langage Naturel) et sur les chefs de projets également.
Plus généralement, les niveaux de demandes sur l’expérience et le niveau de diplôme (dans une moindre mesure) semblent parfois éloignés d’une compréhension fine du contenu des compétences demandées et des besoins de formations ou d’expérience souhaitables.
Les grandes tendances de l’emploi en IA
Pour les profils de spécialistes de l’IA, des évolutions rapides sont à prévoir dans les technologies de modélisation informatique des algorithmes (bibliothèques existantes, Cloud Computing, applicatifs intégrant l’IA etc.). Cela pourrait diffuser et rendre plus rapide l’accès à certaines technologies IA pour des profils plus variés, y compris des personnes qui ne sont pas actuellement spécialistes de l’IA.
Des compétences aujourd’hui en forte tension (ex : Deep Learning, notamment pour la Vision artificielle et le Traitement du Langage Naturel) pourraient devenir plus accessibles pour des spécialistes intégrateurs généralistes de l’IA, élargissant l’accès à ces spécialités pour d’autres profils. En conséquence, la branche numérique pourrait rechercher environ 7 500 spécialistes supplémentaires de l’IA & Data Science sur la période 2019-2023, pour une population totale portée de 11 200 à 21 000 personnes (+59%).
Cette période de croissance des effectifs spécialistes de l’IA pourrait avoir, dans un deuxième temps, un impact sur la demande de compétences d’autres métiers… En effet, la modification des contenus métiers, des organisations et des besoins en emplois irait jusqu’à contracter les besoins en recrutement d’environ 12 000 personnes sur la période 2023-2025 (uniquement une baisse des recrutements, sans contraction des effectifs présents a priori).
Des offres d’emploi qui traduisent un manque de connaissance fine des besoins et des compétences recherchées
Les offres demeurent concentrées sur les technologies maîtrisées, notamment les plus transférables d’un secteur à l’autre (Machine Learning, Deep Learning, Vision Artificielle, Traitement du Langage Naturel) et sur les chefs de projets également.
Plus généralement, les niveaux de demandes sur l’expérience et le niveau de diplôme (dans une moindre mesure) semblent parfois éloignés d’une compréhension fine du contenu des compétences demandées et des besoins de formations ou d’expérience souhaitables.
Activités visées
Les titulaires de la certification seront amenés à réaliser les activités suivantes sous la responsabilité d'un supérieur hiérarchique :
Développement d’une base de données
* La conception et la structuration physique d’une base de données relationnelle ou non.
* L’acquisition, la combinaison et la structuration des données en vue de leur intégration dans la structure de la base de données.
* L’intégration des données propres et préparées dans la base de données finale.
* L’optimisation d’une base de données pour maintenir la fiabilité et la qualité des données.
Exploitation d’une base de données
* L’interrogation et le traitement des données simultanément et au niveau approprié, avec leur stockage sécurisé, brut ou traité, provisoire ou durable.
* La conception et la réalisation de rendus visuels des données issues du processus d'extraction.
* La mise à disposition des rendus visuels et physiques des données, en accès libre ou contrôlé, tout en respectant la réglementation associée.
Exploitation de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications
* Le traitement et l’analyse des données pour la mise en place de modèles d’apprentissage.
* L’exploitation des modèles d’apprentissage à l’aide des méthodes de machine learning.
* L’assemblage de modèles d’apprentissage profond.
* Le développement d’applications exploitables par le client final, intégrant les solutions d’intelligence artificielle réalisées ou préexistantes.
Développement d’une base de données
* La conception et la structuration physique d’une base de données relationnelle ou non.
* L’acquisition, la combinaison et la structuration des données en vue de leur intégration dans la structure de la base de données.
* L’intégration des données propres et préparées dans la base de données finale.
* L’optimisation d’une base de données pour maintenir la fiabilité et la qualité des données.
Exploitation d’une base de données
* L’interrogation et le traitement des données simultanément et au niveau approprié, avec leur stockage sécurisé, brut ou traité, provisoire ou durable.
* La conception et la réalisation de rendus visuels des données issues du processus d'extraction.
* La mise à disposition des rendus visuels et physiques des données, en accès libre ou contrôlé, tout en respectant la réglementation associée.
Exploitation de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications
* Le traitement et l’analyse des données pour la mise en place de modèles d’apprentissage.
* L’exploitation des modèles d’apprentissage à l’aide des méthodes de machine learning.
* L’assemblage de modèles d’apprentissage profond.
* Le développement d’applications exploitables par le client final, intégrant les solutions d’intelligence artificielle réalisées ou préexistantes.
Compétences attestées
Le titulaire de la certification, sous la responsabilité d’un ingénieur ou supérieur hiérarchique, est capable de :
* Identifier les données des processus issues de différents capteurs ou source de données interne ou externe à l'entreprise
* Proposer des solutions techniques IA afin d'optimiser ses processus
* Mener des expérimentations pour des proof of concept ou pour vérifier le bon fonctionnement des solutions
* Prendre en compte les aspects humain, économique et organisationnel de l'entreprise
* Prendre en compte les aspects éthiques inhérant à l'entreprise dans la mise en place de solution d'IA
* Adapter son discours pour vendre ses solutions d'IA à différents publics internes ou externes à son service
* Se mettre à jour sur les différentes technologies de l'intelligence artificielle
Liste détaillée des compétences évaluées :
- nalyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener - Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise - Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client - Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
- Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en oeuvre - Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques - Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution
- S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet - Mettre en oeuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci - Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet - Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles applications et les évolutions
- Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide - Mettre en oeuvre des plans d'action préalablement définit pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
- Identifier les différentes sources de données - Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données - Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA - Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier - Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue - Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision
- Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données - Identifier les ressources disponibles dans le SI - Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA - Définir les étapes d’un processus d’IA
- Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets - Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise - Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté - Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées) - Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes - Mettre en oeuvre la solution pour répondre aux besoins - Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
- Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés - Assurer la configuration de la solution d’IA déployée - Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires - Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)-
- Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée - Paramétrer des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution) - Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
- Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique - Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux - Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires
- S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA - Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
- Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées - Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet - Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet - Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour le client
- Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité) - Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
- Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique - Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone - Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
- Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels - Organiser et mener les réunions et les échanges utiles pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.) - Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction - Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées. - Assurer le transfert de compétences auprès des administrateurs ou correspondants du client pour garantir la viabilité de la solution IA déployée - Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
* Identifier les données des processus issues de différents capteurs ou source de données interne ou externe à l'entreprise
* Proposer des solutions techniques IA afin d'optimiser ses processus
* Mener des expérimentations pour des proof of concept ou pour vérifier le bon fonctionnement des solutions
* Prendre en compte les aspects humain, économique et organisationnel de l'entreprise
* Prendre en compte les aspects éthiques inhérant à l'entreprise dans la mise en place de solution d'IA
* Adapter son discours pour vendre ses solutions d'IA à différents publics internes ou externes à son service
* Se mettre à jour sur les différentes technologies de l'intelligence artificielle
Liste détaillée des compétences évaluées :
- nalyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener - Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise - Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client - Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
- Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en oeuvre - Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques - Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution
- S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet - Mettre en oeuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci - Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet - Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles applications et les évolutions
- Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide - Mettre en oeuvre des plans d'action préalablement définit pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
- Identifier les différentes sources de données - Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données - Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA - Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier - Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue - Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision
- Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données - Identifier les ressources disponibles dans le SI - Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA - Définir les étapes d’un processus d’IA
- Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets - Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise - Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté - Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées) - Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes - Mettre en oeuvre la solution pour répondre aux besoins - Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
- Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés - Assurer la configuration de la solution d’IA déployée - Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires - Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)-
- Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée - Paramétrer des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution) - Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
- Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique - Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux - Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires
- S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA - Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
- Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées - Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet - Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet - Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour le client
- Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité) - Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
- Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique - Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone - Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
- Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels - Organiser et mener les réunions et les échanges utiles pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.) - Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction - Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées. - Assurer le transfert de compétences auprès des administrateurs ou correspondants du client pour garantir la viabilité de la solution IA déployée - Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
Prérequis d’entrée en formation
Titulaire d’un diplôme de niveau 4 scientifique ou technologique dans une spécialité mathématiques, physique- chimie, Sciences de l’ingénieur ou autres bacs (sous certaines conditions)
Secteurs d’activité visés
Le professionnel de l’IA exerce dans tous types d'entreprises (de la startup aux grandes entreprise) ayant à cœur de développer l’intelligence artificielle, tous secteurs confondus (Banques et assurances, cosmétique, restauration, communication, etc.).
Au sein de ces entreprises, le professionnel de l’IA gère des projets transversaux de plus en plus complexes suivant son expérience, dans toutes les dimensions techniques, humaines, éthiques et financières.
Le professionnel de l’IA dépend alors du Directeur informatique ou du Directeur Recherche & Développement.
Il peut également se positionner en qualité de consultant externe. En effet, Il peut exercer en cabinet de consulting proposant des solutions IA pour l’entreprise.
Au sein de ces entreprises, le professionnel de l’IA gère des projets transversaux de plus en plus complexes suivant son expérience, dans toutes les dimensions techniques, humaines, éthiques et financières.
Le professionnel de l’IA dépend alors du Directeur informatique ou du Directeur Recherche & Développement.
Il peut également se positionner en qualité de consultant externe. En effet, Il peut exercer en cabinet de consulting proposant des solutions IA pour l’entreprise.
Types d’emplois accessibles indiqués
* Chargé de projet Big Data
* Assistant chef de projet IA / Chef de projet data
* Chatbot master
* Développeur Intelligence Artificielle
* Développeur Big Data
* Assistant chef de projet data / Chef de projet data
* Assistant chef de projet IA / Chef de projet data
* Chatbot master
* Développeur Intelligence Artificielle
* Développeur Big Data
* Assistant chef de projet data / Chef de projet data
Blocs de compétences RNCP — 4 blocs publiés
RNCP40514BC01 — Définir le besoin pour répondre à une problématique industrielle d’un projet Intelligence Artificielle
Compétences du bloc
S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l'entreprise afin d'identifier le besoin du client
* Analyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener
* Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise
* Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client
* Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset du client pour répondre à son besoin
* Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en œuvre
* Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques
* Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution
Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données
* S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet
* Mettre en œuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci
* Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet
* Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles applications et les évolutions
Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet
* Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide
* Mettre en œuvre des plans d'action préalablement définis pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
* Analyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener
* Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise
* Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client
* Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset du client pour répondre à son besoin
* Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en œuvre
* Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques
* Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution
Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données
* S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet
* Mettre en œuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci
* Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet
* Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles applications et les évolutions
Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet
* Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide
* Mettre en œuvre des plans d'action préalablement définis pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
Modalités d’évaluation du bloc
Dans le cadre d’un projet d'élaboration de solution IA, réel ou simulé en centre, présentation :
* des objectifs et enjeux du projet face aux acteurs, clients et hiérarchie ;
* d’une cartographie de l’organisation des métiers de l’entreprise ;
* d’une étude d’opportunités ;
* d’une note de cadrage ;
* d’un outil de sélection des solutions envisagées ;
* d’une évaluation des risques ;
* d’un outil de modélisation du projet et d’analyse de données ;
* d’une veille technologique ;
* de l’analyse des cadres légaux ;
* des propositions pour intégrer le cadre légal et éthique dans la conduite de projet.
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
* des objectifs et enjeux du projet face aux acteurs, clients et hiérarchie ;
* d’une cartographie de l’organisation des métiers de l’entreprise ;
* d’une étude d’opportunités ;
* d’une note de cadrage ;
* d’un outil de sélection des solutions envisagées ;
* d’une évaluation des risques ;
* d’un outil de modélisation du projet et d’analyse de données ;
* d’une veille technologique ;
* de l’analyse des cadres légaux ;
* des propositions pour intégrer le cadre légal et éthique dans la conduite de projet.
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
RNCP40514BC02 — Concevoir la solution en Intelligence Artificielle dans le système d’information de l’entreprise
Compétences du bloc
Synthétiser les informations collectées
* Identifier les différentes sources de données
* Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données
* Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA
* Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier
* Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue
* Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision
Définir une chaine de traitement
* Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données
* Identifier les ressources disponibles dans le SI
* Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA
* Définir les étapes d’un processus d’IA
Proposer des technologies adaptées à la problématique et au système d’information en prenant en compte les aspects environnementaux
* Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets
* Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise
* Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté
* Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées)
* Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes
* Mettre en œuvre la solution pour répondre aux besoins
* Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
* Identifier les différentes sources de données
* Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données
* Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA
* Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier
* Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue
* Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision
Définir une chaine de traitement
* Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données
* Identifier les ressources disponibles dans le SI
* Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA
* Définir les étapes d’un processus d’IA
Proposer des technologies adaptées à la problématique et au système d’information en prenant en compte les aspects environnementaux
* Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets
* Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise
* Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté
* Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées)
* Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes
* Mettre en œuvre la solution pour répondre aux besoins
* Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
Modalités d’évaluation du bloc
Dans le cadre d’un projet de construction d'un projet IA réel ou simulé en centre, présentation :
* des sources de données ;
* des algorithmes et protocoles de collecte de données ;
* d’une démonstration du besoin ou non d’un prétraitement ;
* des indicateurs de performance ;
* des tableaux de bord ;
* d’un inventaire des ressources en terme de stockage et de capacité de calculs ;
* d’une définition des étapes du process d’IA.
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
* des sources de données ;
* des algorithmes et protocoles de collecte de données ;
* d’une démonstration du besoin ou non d’un prétraitement ;
* des indicateurs de performance ;
* des tableaux de bord ;
* d’un inventaire des ressources en terme de stockage et de capacité de calculs ;
* d’une définition des étapes du process d’IA.
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
RNCP40514BC03 — Développer et maintenir une solution en Intelligence Artificielle pour optimiser les performances de l’entreprise en respectant une démarche éthique et écologique
Compétences du bloc
Déployer la solution d’IA dans un Système d’information
* Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés
* Assurer la configuration de la solution d’IA déployée
* Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires
* Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)
Suivre la solution d’IA au sein de l'architecture du SI, garantir son efficacité et ses évolutions tout au long de la vie du produit/service concerné
* Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée
* Paramétrer des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution)
* Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique
* Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique
* Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux
* Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires
* Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés
* Assurer la configuration de la solution d’IA déployée
* Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires
* Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)
Suivre la solution d’IA au sein de l'architecture du SI, garantir son efficacité et ses évolutions tout au long de la vie du produit/service concerné
* Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée
* Paramétrer des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution)
* Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique
* Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique
* Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux
* Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires
Modalités d’évaluation du bloc
Dans le cadre d’un projet d’optimisation des applications d’IA au sein du SI réel ou simulé en centre, présentation :
* de l’entreprise et de ses enjeux ;
* du process de la solution d’IA ;
* d’une représentation graphique des sources de données ;
* des indicateurs de performance retenus ;
* d’une démonstration de la solution avec une stratégie de tests et de validation ;
* de l’architecture de la solution prenant en compte les impacts environnementaux ;
* d’une étude des impacts législatifs ;
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
* de l’entreprise et de ses enjeux ;
* du process de la solution d’IA ;
* d’une représentation graphique des sources de données ;
* des indicateurs de performance retenus ;
* d’une démonstration de la solution avec une stratégie de tests et de validation ;
* de l’architecture de la solution prenant en compte les impacts environnementaux ;
* d’une étude des impacts législatifs ;
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
RNCP40514BC04 — Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle et accompagner le changement numérique
Compétences du bloc
Suivre la méthode de gestion de projet retenue pour la solution d’IA
* S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA
* Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
Décomposer le projet d’IA en sous- projets, actions et tâches et en suivre le déroulement
* Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées
* Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet
* Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet
* Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour le client
Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA afin d’anticiper leur traitement
* Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité)
* Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
Accompagner le changement numérique
* Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique
* Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone
* Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
Assurer le suivi du projet
* Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels
* Organiser et mener les réunions et les échanges utiles pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.)
* Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction
Clore le projet et garantir sa pérennité
* Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées.
* Assurer le transfert de compétences auprès des administrateurs ou correspondants du client pour garantir la viabilité de la solution IA déployée
* Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
* S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA
* Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
Décomposer le projet d’IA en sous- projets, actions et tâches et en suivre le déroulement
* Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées
* Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet
* Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet
* Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour le client
Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA afin d’anticiper leur traitement
* Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité)
* Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
Accompagner le changement numérique
* Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique
* Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone
* Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
Assurer le suivi du projet
* Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels
* Organiser et mener les réunions et les échanges utiles pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.)
* Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction
Clore le projet et garantir sa pérennité
* Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées.
* Assurer le transfert de compétences auprès des administrateurs ou correspondants du client pour garantir la viabilité de la solution IA déployée
* Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
Modalités d’évaluation du bloc
Dans le cadre d’un projet de pilotage de projet d’IA réel ou simulé en centre, présentation :
* de la méthode de gestion de projet choisie,
* de la structure du projet,
* des compétences nécessaires à la réalisation du projet en vue de la constitution de l’équipe,
* de la matrice pondérée des risques,
* de la planification prévisionnelle et du travail réalisé,
* des indicateurs de suivi de projet.
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
* de la méthode de gestion de projet choisie,
* de la structure du projet,
* des compétences nécessaires à la réalisation du projet en vue de la constitution de l’équipe,
* de la matrice pondérée des risques,
* de la planification prévisionnelle et du travail réalisé,
* des indicateurs de suivi de projet.
Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
Voies d’accès et jurys indiqués
| Voie d’accès | Indication de la source | Composition du jury publiée |
|---|---|---|
| Formation initiale sous statut d’élève ou d’étudiant | Oui | Le jury est présidé par le directeur du Programme Grande Ecole. Il est également composé de : * un représentant de la direction des études (au moins un représentant par campus régional pour les formations examinées). * Un représentant de l’association des diplômés CESI ALUMNI désigné par le président de l’association. * Deux représentants issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles . * Le cas échéant un représentant du partenaire pour les formations en partenariat, en convention ou en Co accréditation. |
| Contrat d’apprentissage | Oui | Le jury est présidé par le directeur du Programme Grande Ecole. Il est également composé de : * un représentant de la direction des études (au moins un représentant par campus régional pour les formations examinées). * Un représentant de l’association des diplômés CESI ALUMNI désigné par le président de l’association. * Deux représentants issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles . * Le cas échéant un représentant du partenaire pour les formations en partenariat, en convention ou en Co accréditation. |
| Formation continue | Non | Non renseignée |
| Contrat de professionnalisation | Non | Non renseignée |
| Candidature individuelle | Non | Non renseignée |
| Expérience (VAE) | Oui | Le jury est présidé par le directeur du Programme Grande Ecole. Il est également composé de : * Un représentant de la direction des études * Au moins deux membres issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles (représentant l’entreprise) * Au moins deux membres issus du monde professionnel ou désignés par les organisations syndicales (représentant les salariés) |
Codes ROME publiés dans la fiche de certification
- M1810 — Production et exploitation de systèmes d'information
- M1805 — Études et développement informatique
- M1806 — Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information
- M1403 — Études et prospectives socio-économiques
Le rapprochement repose sur un code publié dans les deux sources. Les intitulés ROME peuvent avoir évolué ; il ne s’agit pas d’une équivalence de diplômes.
Domaines Formacode
Nomenclature des spécialités de formation (NSF)
- 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Enregistrements antérieurs cités
Promotions et indicateurs d’insertion publiés
Les effectifs et indicateurs ci-dessous concernent les promotions indiquées dans la fiche de certification. Ils ne constituent pas un taux de réussite à un examen, une mesure de qualité d’un centre de formation ou une garantie d’emploi. Le nombre de certifiés ne fournit pas le nombre de répondants aux enquêtes d’insertion ; les dénominateurs de ces taux ne sont pas publiés dans les champs repris ici. Les champs absents restent « Non renseigné » et les zéros publiés sont conservés.
RNCP40514 — Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques
Aucune statistique de promotion n’est renseignée dans cet export pour cette certification. Cette absence ne vaut ni zéro certifié, ni absence de débouchés.
Source : France compétences, export RNCP et Répertoire spécifique 4.1 du 22 octobre 2026 · Licence Ouverte 2.0. Les valeurs décrivent ce relevé daté. Les champs d’insertion globale à 6 mois, d’insertion dans le métier à 6 mois et à 2 ans restent distincts.
Partenaires publiés pour RNCP40514 — 2 mentions dans l’export
Ces lignes proviennent de la rubrique « Partenaires » de cette certification dans l’export France compétences du 22 octobre 2026. Les rôles et états décrivent cette photographie ; ils ne garantissent ni une habilitation actuelle, ni une session ouverte, ni une adresse d’enseignement. Consulter le contexte de la certification.
2 mentions correspondant aux critères · page 1 sur 1 · ordre de l’export, au plus 25 lignes par page. Un même organisme peut figurer sur plusieurs certifications ; ces mentions ne comptent pas des centres distincts.
| Nom et SIRET publiés | Rôle publié | État de l’habilitation dans la source | Dates publiées |
|---|---|---|---|
| C E SI SIRET : 77572257200366 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 16/06/2025 Dernière modification de l’état : 16/06/2025 |
| C E SI SIRET : 77572257201133 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 17/11/2025 Dernière modification de l’état : 17/11/2025 |
Les identifiants, noms, rôles, états et dates sont reproduits tels que publiés. Aucun rapprochement avec un établissement de l’annuaire n’est déduit du nom. Consultez la fiche officielle et le certificateur avant toute inscription.
Consulter la fiche complète et les organismes habilités sur France compétences