La formation "Chef de projet data et intelligence artificielle" d'ESIC prépare les étudiants à gérer et diriger des projets innovants en data science et IA. Ce programme offre une combinaison de compétences techniques en analyse de données et développement d'IA, ainsi qu'en gestion de projet. Les étudiants acquièrent les outils nécessaires pour appliquer l'IA à des problématiques d'entreprise.
Vos atouts en fin de formation :
Expertise en IA et Data Science : Acquérez une maîtrise approfondie des techniques d'analyse de données et des algorithmes d'intelligence artificielle, essentielles pour exceller dans les domaines de pointe.
Compétences en gestion de projet : Développez l'aptitude à diriger et à gérer des projets d'IA complexes, coordonnant des équipes interdisciplinaires pour atteindre les objectifs technologiques et commerciaux.
Opportunités de carrière diversifiées : Profitez d'un accès à des rôles de leadership et à des postes clés dans une variété de secteurs qui intègrent l'IA, élargissant ainsi votre potentiel de carrière.
Innovation technologique : Cultivez la capacité de développer et d'implémenter des solutions d'intelligence artificielle innovantes, contribuant à transformer les industries et à créer de la valeur ajoutée.
Réseau professionnel étendu : Bénéficiez d'une connexion privilégiée avec un réseau d'experts et de professionnels reconnus dans le domaine de l'IA, favorisant l'échange de connaissances et les opportunités collaboratives.
Nos spécialités
Le parcours s'adresse aux étudiants passionnés par le monde de l'IA, ses enjeux techniques et business, et qui aspirent à une carrière dans le domaine de la data. Il est spécialement conçu pour les étudiants qui n'ont pas nécessairement acquis des compétences techniques approfondies en programmation ou en mathématiques au cours de leur parcours académique antérieur. Ce programme est idéal pour ceux qui cherchent à se réorienter vers les métiers de l'IA ou à établir un lien entre leurs compétences acquises pendant leurs années de licence et le domaine de l'Intelligence Artificielle.
Le parcours s'adresse spécifiquement aux étudiants qui possèdent déjà des compétences techniques solides en programmation et en mathématiques. Il est conçu pour les étudiants ayant un background académique scientifique et qui souhaitent approfondir leurs connaissances en Data Science et en Management de l'Intelligence Artificielle.
Objectifs :
Le module IA Business & Management a pour ambition de renforcer les compétences des étudiants dans le domaine de la gestion d'entreprise, du management de projets et des aspects commerciaux de l'Intelligence Artificielle. Ce module se concentre sur trois axes principaux :
1. Gestion & Droit :
Ce volet forme les futurs ingénieurs et cadres dirigeants à relever les défis liés à l'Intelligence Artificielle. Les étudiants acquièrent une compréhension approfondie de l'environnement de l'entreprise, des enjeux managériaux et des solutions innovantes. De plus, ils développent des compétences pour partager efficacement les connaissances au sein de leur entreprise.
2. Marketing :
Ce volet explore les campagnes marketing modernes opérées via des algorithmes d'IA. Les étudiants analysent des études de cas de grandes entreprises et de start-ups spécialisées, leur permettant de comprendre comment créer des contenus personnalisés et efficaces grâce à l'IA.
3. Acculturation :
Ce volet ouvre un monde technologique aux étudiants, en les initiant aux innovations en cours et aux start-ups émergentes dans le domaine de l'IA. Les étudiants acquièrent une connaissance approfondie des sujets d'intelligence artificielle, essentielle pour devenir des managers IA agiles face aux défis du numérique.
Objectifs :
Le module IA Technology se concentre sur l'aspect technique de l'Intelligence Artificielle. Au cours de ce module avancé, les étudiants explorent en profondeur l'informatique, les mathématiques appliquées et la programmation spécifique à l'IA :
1. Mathématiques Appliquées :
Les mathématiques sont au cœur de la Data Science. Ce volet enseigne les statistiques et les probabilités, fondamentales pour la construction d'algorithmes performants. Les étudiants acquièrent des compétences mathématiques solides, nécessaires pour résoudre des problèmes complexes en Data Science.
2. Programmation
Ce volet explore les campagnes marketing modernes opérées via des algorithmes d'IA. Les étudiants analysent des études de cas de grandes entreprises et de start-ups spécialisées, leur permettant de comprendre comment créer des contenus personnalisés et efficaces grâce à l'IA.
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Analyser le besoin du client, en identifiant ses problématiques, en vérifiant l’exploitabilité des données, en prenant en compte son écosystème et les spécificités de son secteur d’activité.
Réaliser un audit et une cartographie des données (volumétrie, typologie).
Réaliser une veille sur le thème de l’IA (nouveaux outils, algorithmes, problématiques traitées…).
Proposer des solutions techniques adaptées aux besoins du client en évaluant la volumétrie et la typologie des données.
Proposer, en concertation avec le juriste en IA ou le responsable de l’éthique, un ou plusieurs modèles de solutions IA, intégrant la dimension éthique et réglementaire dans l’utilisation des données et leur exploitation, prenant en compte les situations de handicap.
Proposer un gestionnaire de base de données SQL ou NoSQL selon la volumétrie des données adapté au système d’exploitation du client.
Agréger différentes sources et types de données à l’aide d'outils, de langage de programmation ou de logiciel, en veillant au respect des normes juridiques (confidentialité des données, RGPD) et en tenant compte des enjeux éthiques, sociétaux et juridiques.
Analyser les données obtenues en identifiant les anomalies et les valeurs manquantes.
Alimenter les tables d’une base de données à l’aide de données nettoyées et préparées.
Optimiser les performances d’une base de données en choisissant pour chaque variable le type et le nombre d’octet adaptés.
Interroger et traiter au niveau de granularité requis, les données, dans le respect de la réglementation en vigueur liée à la protection des données (RGPD), de manière temporaire ou durable, à l’aide de langages de programmation ou de requêtes sur un système de gestion de base de données selon le résultat recherché.
Mobiliser les ressources humaines, matérielles et financières.
Appliquer des méthodes d’analyses statistiques sur les données à l’aide de langages de programmation ou de requêtes sur un système de gestion de base de données selon le résultat recherché.
Réaliser des visualisations à l’aide d’outils, de langage de programmation ou de logiciel à partir de différents types de données.
Produire un (des) tableaux de synthèses interactifs ou non à partir des graphiques et des indicateurs sélectionnés.
Rendre accessible aux utilisateurs tiers et aux personnes en situation de handicap, des rendus visuels et physiques, des données en accès libre ou restreint, à l’aide d'outils comme les notebooks ou les applications serveurs, en veillant à la sécurité et à la confidentialité des données.
Rédiger un document présentant les solutions techniques les plus utilisées lors de la phase d’exploration de données et les recherches effectuées.
Monitorer les choix.
Rendre exploitable un jeu de données à partir d’un langage de programmation ou d’un tableur.
Organiser un jeu de données en sous-ensemble d'entraînement ou de test à l’aide d’un langage de programmation, de manière simple ou aléatoire.
Exploiter plusieurs modèles d’apprentissage supervisés à l’aide d’un langage de programmation permettant la classification ou la prédiction d’une variable en fonction des données disponibles.
Comparer les performances des algorithmes d'apprentissages automatiques suivant les métriques choisies.
Améliorer les performances d’un (plusieurs) modèle(s) d’apprentissage supervisé à l’aide d’une évaluation de la qualité des données, de technique d’optimisation et de recherche de paramètres optimums.
Elaborer, dans le respect des bonnes pratiques de l’éthique (Transparence, Responsabilité, Intelligibilité, Fiabilité, Sécurité) et de la réglementation en vigueur (organisation, méthodologie et points de contrôle RGPD), une application web incorporant un algorithme d’apprentissage supervisé et la déployer sur un serveur local ou distant.
Mettre en place une veille sur les risques liés à la gestion et au traitement des données.
Mettre en œuvre la méthode de projet agile en adéquation avec le projet, en utilisant les outils adaptés (Exemple Scrum, lean, Kaban).
Identifier les ressources techniques et humaines, internes et/ou externes en mesure de répondre aux spécifications techniques.
Constituer une équipe pluridisciplinaire (data scientist, business data analyst, responsable éthique de l’IA, juriste data et IA…) en lien avec les spécificités du projet IA, en favorisant l’inclusion des personnes en situation de handicap.
Manager l’équipe projet IA, en définissant les objectifs et rôle de chacun, en tenant compte de leur plan de charge, en prenant en compte les personnes en situation de handicap.
Impliquer les équipes de façon individuelle et collective en mettant en œuvre les dispositifs de communication adaptés (entretiens, réunions…) et inclusifs.
Rédiger une charte éthique intégrant tous les enjeux liés avec le projet d’IA.
Proposer un mode de communication efficace.
Élaborer des tableaux de bord en définissant des indicateurs de performance individuels et collectifs.
Mettre en place des actions de formation.
Réaliser un reporting régulier auprès de la direction.
Gérer un budget en élaborant un tableau de bord et des indicateurs de suivi, intégrant les coûts internes et externes ainsi que les contraintes de temps et de ressources.
Réaliser une veille technique, règlementaire et sectorielle en collectant, classifiant et en analysant l’information propre aux secteurs ciblés.
Élaborer un plan d’actions commerciales et stratégiques.
Mettre en place un système de scoring.
Mettre en oeuvre les actions commerciales.
Gérer la relation contractuelle tout au long de la vie du projet en mettant en place un système de veille et d’alerte ciblant les engagements.
Adapter l’organisation des échanges et de la communication avec le client en prenant en compte les acteurs intervenant sur le projet, leur environnement, leurs pratiques et leurs éventuelles situations de handicap.
Accompagner les équipes métiers et les parties prenantes dans l’appropriation et l’intégration de la solution IA.
Présenter les solutions proposées en mettant en avant les arguments permettant tant de convaincre chaque interlocuteur que de répondre à leurs objections et/ou leurs réclamations.
Suivre les éventuelles évolutions de postes des interlocuteurs.
Mettre en place des actions commerciales.
Modalités d’acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences
La certification est constituée de 5 blocs de compétences. Chaque bloc est certifié, et donne lieu à une évaluation et à une validation. Un certificat des compétences attestées, selon les modalités d’évaluation décrites, sera délivré à chaque candidat(e) à l’issue de la validation de chaque bloc de compétences. La certification de chaque bloc est acquise définitivement.
La validation de la certification peut se faire :
par parcours direct :
validation de la certification (donc des 5 blocs de compétences) lors d’un passage unique devant le jury par parcours progressif :
validation progressive de chaque bloc de compétences lors de différents passages devant le jury, jusqu’à la validation des 7 blocs menant à la validation de la certification.
VAE cette certification est accessible par la VAE La certification est constituée de 5 blocs de compétences.
Chaque bloc est certifié, et donne lieu à une évaluation et à une validation. La validation des 5 blocs de compétences est nécessaire pour valider la certification.En cas de validation des 5 blocs de compétences, la certification est validée dans sa totalité.
En cas de validation partielle de la certification, le candidat valide 1 à 3 blocs de compétences. Un certificat des compétences attestées , selon les modalités d’évaluation décrites, sera délivré à chaque candidat/e à l’issue de la validation de chaque bloc de compétences.
La certification de chaque bloc est acquise définitivement.
Le/la candidat(e) a ensuite, s’il/si elle le souhaite, la possibilité de se présenter à nouveau devant le jury de certification afin de valider le(s) bloc(s) de compétences restant(s) et obtenir sa certification. Il/elle dispose d’un temps illimité pour cela (dans la limite des dates d’enregistrement de la certification au RNCP).
Consolidation des Compétences Techniques: Les étudiants acquerront des compétences avancées en informatique, programmation, Python, ainsi qu'une expertise approfondie en Machine Learning, Deep Learning et Réseaux de Neurones.
Expertise en Management de l'IA : Les étudiants seront formés dans des domaines cruciaux tels que la réglementation RGPD, le Marketing Digital et l'Analyse de Réseaux Sociaux, les préparant ainsi à des rôles de leadership dans le domaine de l'IA.
Expérience Professionnelle Pratique : Notre équipe pédagogique met en œuvre un programme hybride orienté vers l'employabilité des étudiants. Les étudiants auront l'opportunité de participer à de nombreuses missions en entreprise avec nos partenaires institutionnels, ce qui leur offrira une expérience pratique précieuse dans le monde réel.
Poursuite d’études | Parcours de spécialisation en formation continue disponibles sur esic-online.com et/ou l’obtention de certifications complémentaires |
Équivalences et passerelles | ÉquivalencesIl n'existe pas d'équivalence directe entre le Chef de projet data et intelligence artificielle et un diplôme particulier. PasserellesIl existe plusieurs passerelles possibles pour accéder au titre Chef de projet data et intelligence artificielle.
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Emplois accessibles | De nos jours, l'intelligence artificielle joue un rôle crucial dans divers secteurs tels que la santé, le développement durable et l'industrie lourde. Elle impacte également des fonctions métier essentielles telles que le marketing, les ressources humaines et la finance. De nombreuses entreprises font appel à des algorithmes d'intelligence artificielle pour optimiser leurs processus et améliorer leurs performances. Suite à l'achèvement du Mastère en Intelligence Artificielle et Big Data, vous développerez une expertise technique et managériale approfondie, vous préparant ainsi à un large éventail de carrières dans le domaine de l'intelligence artificielle. Vous serez qualifié pour occuper des postes opérationnels ou spécialisés tels que Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Entrepreneur spécialisé en IA, Responsable marketing IA, Consultant en IA, Directeur de l'innovation, CRM Manager, Product Owner, Growth Hacker, Contrôleur de gestion IA, et bien d'autres encore. Cette formation vous ouvrira des portes vers des opportunités professionnelles variées et passionnantes. |
Que fait le/la titulaire de cette formation après la formation ? | Les diplômés d'une formation en Intelligence Artificielle et Big Data ont un large éventail d'options professionnelles. Ils peuvent devenir des experts en analyse de données (Data Analyst/Data Scientist/Data Engineer) ou se lancer en tant qu'entrepreneurs spécialisés en IA. Certains peuvent travailler dans le marketing en tant que Responsables Marketing IA ou agir en tant que consultants en IA pour aider les entreprises à intégrer cette technologie. D'autres opportunités comprennent des postes de direction tels que Directeur de l'Innovation, ainsi que des rôles spécialisés comme CRM Manager, Product Owner, Growth Hacker ou Contrôleur de Gestion IA. Ces professionnels sont capables de résoudre des problèmes complexes et d'innover dans divers domaines, allant de la technique à la stratégie d'entreprise. |
Accompagnement personnalisé pour trouver un employeur
Tous nos stagiaires bénéficient de notre large réseau d’entreprises partenaires, et de notre accompagnement dans la recherche du poste le mieux adapté aux compétences que vous devrez acquérir pour votre futur carrière.
Dernière mise à jour: 11/03/2024