Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

Cette certification s’adresse aux managers et dirigeants qui souhaitent mieux appréhender les enjeux de l’intelligence artificielle et de la data science pour les entreprises dans une approche faisant une large part aux questions pratiques et aux études de cas.
Il est presque devenu aujourd'hui un lieu commun que de parler de la croissance du marché de l’intelligence artificielle et de la data. Cette croissance, attestée par des données à l’échelle mondiale, donne des ordres de grandeur à la fois impressionnant mais différentié suivant les parties du monde.

En France, la mission numérique des grands groupes, qui vise à accélérer la transformation numérique des entreprises, intègre d’ailleurs le chantier « Développer une stratégie commune sur l’intelligence artificielle » parmi ses cinq grands chantiers identifiés comme prioritaires.
Cela ne pourra pas se faire sans un accompagnement des managers dans la compréhension des enjeux relatifs à l’IA et la data.

Cette certification ne cherche pas à transformer les dirigeants en « data scientist » ou en « data analyst » ni même en expert de l’IA et du Machine learning, mais à leur faire découvrir l’ensemble du paysage de l’IA et de la Data Science. Cette connaissance du paysage est essentielle pour qu’ils sachent d’abord s’il faut intégrer/accélérer une démarche IA et Data dans leurs perspectives stratégiques et si oui, où et comment avancer sur cette voie.

Compétences attestées :

• Identifier le potentiel de l’intelligence artificielle et de l’utilisation des données massives pour son organisation en s’appuyant sur un système de veille afin de détecter les opportunités économiques offertes par l’usage de l’IA.
• Intégrer l’impact de l’IA sur l’organisation en comprenant et en anticipant les transformations en ressources humaines et matérielles en vue de réussir sa mise en œuvre et assurer la pérennité des solutions envisagées.
• Structurer un business model de la donnée pour son organisation en cernant le processus de l’analyse et traitement des données massives dans l’objectif de piloter la croissance et la valeur ajoutée pour le client/usager.
• Analyser les considérations humaines et éthiques de l’utilisation de l’IA et des données en prenant en considération le cadre réglementaire, ainsi que les spécificités des situations variées du handicap au travail afin de contribuer à la mise en place d’innovations technologiques de confiance et de responsabilité.

Modalités d'évaluation :

• Étude de cas : A partir d’une étude de cas d’entreprise détaillant son secteur d’activité et ses enjeux futurs, le/la candidat(e) complète l’analyse sectorielle à travers des sources extérieures et propose différentes options stratégiques pour l’usage de l’IA et des données massives au sein de l’entreprise.
• Etude de cas pratique : En se basant sur un projet d’IA en-cours de déploiement au sein d’une entreprise réelle ou fictive, le/la candidat(e) présente une politique d’intégration des impacts humains, organisationnels, et environnementaux de l’usage de l’IA et émet des solutions de remédiation.
• Mise en situation professionnelle reconstituée (structuration d’un business model) : à partir d’un jeu de données brutes provenant de différentes sources, le/la candidate(e) devra analyser les différentes composantes de la chaîne de valeur des données dans l’organisation en utilisant un ensemble de technologies et de méthodologies permettant de convertir des données brutes en données exploitables, ainsi que proposer différentes options de leur valorisation pour l’entreprise.
• Étude de cas pratique : Sur la base d’un cas réel de projet d’IA, le/la candidat(e) devra produire une note avec une analyse approfondie des problématiques et contraintes de l’utilisation des données ainsi que les implications éthiques de l’usage de l’IA.