Certification Data Engineering
Formez-vous en Data Engineering et obtenez votre certificat de Architecte en Intelligence Artificielle enregistré au RNCP et reconnu par l'État.
La certification "Architecte en Intelligence Artificielle" occupe une place unique dans le paysage de l'éducation et de la formation en IA. Contrairement aux certifications généralistes en Data Science ou en Ingénierie de l'IA, elle met un accent particulier sur l'architecture de solutions d'IA, l'intégration avec les systèmes existants, l'automatisation des processus, et la conformité réglementaire. Cela en fait une option idéale pour les professionnels cherchant à développer une expertise pointue dans la conception et la mise en œuvre de systèmes d'IA en entreprise.
Alors que d'autres diplômes et certifications ciblent uniquement l’IA, Big Data, ou la sécurité des systèmes, la certification "Architecte en Intelligence Artificielle" les complète en abordant des aspects pratiques et opérationnels souvent négligés. Elle ajoute une dimension de formation qui va au-delà de la théorie et des concepts pour inclure la mise en œuvre réelle, la gestion du cycle de vie de l'IA, et la conformité aux normes telles que la RGPD et les normes ISO pertinentes.
La certification se positionne également comme une réponse directe aux besoins spécifiques du marché en matière d'IA. Avec l'évolution rapide de la technologie et l'adoption croissante de l'IA dans divers secteurs, il existe un besoin croissant de professionnels capables de concevoir, déployer et gérer des solutions d'IA de manière responsable et conforme. En mettant l'accent sur ces compétences spécialisées, la certification "Architecte en Intelligence Artificielle" se place comme une passerelle essentielle pour les professionnels cherchant à se positionner à l'avant-garde de ce domaine en évolution.
L'Architecte en IA est un professionnel qui élabore une vision globale de l'architecture d'IA au sein d'une organisation. Il/elle définit les meilleures pratiques pour sa mise en œuvre et s’assure de sa conformité avec les réglementations en vigueur. Son rôle est essentiel pour traduire les objectifs stratégiques en solutions techniques réalisables et garantir que les applications d'IA soient conformes, efficaces et capables de générer une valeur réelle pour l'entreprise.
On le retrouve principalement sur les postes de :
- Architecte en Intelligence Artificielle : il est alors responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la gestion de solutions d'IA dans une organisation, y compris la conception de systèmes pour mettre en production les modèles d'IA.
- Data Engineer : ce poste implique de travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes et de créer des systèmes pour les gérer.
- Machine Learning Engineer : dans ce rôle, l'individu est chargé de la conception, du développement et de la mise en œuvre des modèles d'apprentissage automatique.
- MLOps Engineer : ce rôle implique de travailler à l'intersection du Machine Learning et des opérations pour créer des workflows d'apprentissage automatique plus efficaces et reproductibles.
- Consultant en IA : en tant que consultant, l'individu peut aider les organisations à élaborer et à mettre en œuvre leurs stratégies d'IA.
- Chief Data Officer (CDO) : en tant que CDO, l'individu est responsable de la stratégie globale en matière de données, supervisant les projets d'IA, assurant le respect des réglementations en matière de données, et prenant des décisions stratégiques sur l'utilisation des données dans l'organisation.
De manière plus rare, un Architecte en Intelligence Artificielle peut occuper des postes de :
- Data Scientist : de plus en plus, la dimension infrastructure / “Data Engineer” est incluse dans le poste de Data Scientist. C’est en cela qu’un Architecte en Intelligence Artificielle peut se retrouver sur ce poste.
- Data Analyst : en fonction de la taille des entreprises, un Data Analyst peut être amené à traiter de sujets plus organisationnels et d’infrastructures. C’est un poste Junior par lequel un Architecte en Intelligence Artificielle peut démarrer.
Le certificat de "Architecte en Intelligence Artificielle" se décompose dans les 4 blocs suivants. Chacune des formations de Jedha valide différents blocs.
Compétences développées :
- Concevoir une politique de Data Gouvernance en collaboration avec les parties prenantes, afin d'assurer la conformité aux régulations en vigueur et garantir la qualité, la disponibilité, la sécurité et la confidentialité des données.
- Collaborer avec les parties prenantes de l'entreprise pour promouvoir et mettre en œuvre la politique de Data Gouvernance, en vue d'une intégration harmonieuse dans les pratiques de l'entreprise.
- Former et sensibiliser tous les collaborateurs, y compris ceux en situation de handicap, aux principes de la Data Gouvernance, afin d'assurer une mise en œuvre efficace et inclusive de la politique de Data Gouvernance.
- Réaliser des audits réguliers des pratiques de gestion des données de l'entreprise, pour assurer la conformité aux réglementations locales et internationales en vigueur.
- Évaluer les risques associés à la gestion des données, notamment en termes de qualité et de sécurité, pour renforcer la politique de Data Gouvernance.
Évaluation écrite et évaluation orale :
Pour l'évaluation écrite, le candidat est invité à décrire un plan de gouvernance des données pour une organisation fictive (avec des problématiques réelle), incluant les politiques, les parties prenantes et les mesures de conformité.
L'évaluation orale demande au candidat à présenter ce plan à un jury, pour évaluer les compétences de communication et de gestion.
Le livrable de l'évaluation écrite est donnée en amont au jury pour que ce dernier puisse, après la présentation orale, entamer un jeu de questions/réponses afin d'évaluer le candidat.
Livrables attendus :
- Le plan de gouvernance (format Word, Google Doc ou autre outil bureautique d'écriture)
- La présentation du plan de gouvernance résumé (sous format PowerPoint ou Google Slides ou tout autre outil de présentation)
Temps d'évaluation :
- Evaluation amont du livrable écrit : environ 15 min
- Présentation du plan de gouvernance devant le jury : 15 min
- Questions / réponses du jury : 15 min
Les conditions d'évaluation sont adaptées aux besoins spécifiques des personnes en situation de handicap, si nécessaire (par exemple, fournir des supports accessibles, ajuster le temps, utiliser des aides technologiques, etc.)
Compétences développées :
- Identifier les besoins architecturaux en enquêtant sur les contraintes techniques, opérationnelles et normes en vigueur, afin d'établir un cadre conforme aux exigences de l'entreprise.
- Élaborer un cahier des charges d'architecture de données qui intègre les contraintes techniques et normes, en vue de répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise.
- Elaborer des modèles de données logiques et physiques (entité-relation, les modèles de données en étoile...) qui correspondent au cahier des charges établi.
- Concevoir des structures de bases de données adaptées à divers types de données, en tenant compte des performances, de la sécurité, de l'évolutivité, et du volume des données, pour une gestion optimale du Big Data.
- Déployer des serveurs virtuels dans le cloud ou On-Premise pour l'entraînement des algorithmes d'Intelligence Artificielle, en vue de gérer efficacement un large volume de données.
- Augmenter la puissance de calcul à travers la conception de clusters de serveurs, afin de permettre l'entraînement d'algorithmes d'Intelligence Artificielle, le stockage de données volumineuses ou encore l'accueil de trafic massif sur une application.
- Mettre en place des outils de surveillance pour suivre les performances de l'infrastructure de données, identifier les problèmes potentiels et optimiser les systèmes, en vue d'une gestion proactive.
- Documenter les spécifications de l'architecture de manière claire et accessible à tous, y compris aux personnes en situation de handicap, pour faciliter sa gestion.
Mise en situation professionnelle :
Le candidat est invité à concevoir une architecture de données pour un projet fictif, en tenant compte de diverses contraintes techniques et opérationnelles. Cette architecture sera ensuite évaluée sur sa pertinence, sa robustesse et sa conformité avec les réglementations.
Le candidat devra ensuite présenter l'infrastructure qu'il/elle a construit(e) au jury d'évaluation. Un jeu de questions/réponses sera ensuite mené par le jury d'évaluation.
Livrables attendus :
- Un plan de l'infrastructure (sous format PowerPoint, Google Slide ou tout autre outil permettant la conception d'un diagramme)
- S'il y a lieu, le code ayant permis de déployer l'infrastructure (Terraform, Python ou tout autre langage de programmation permettant le développement de l'infrastructure) hébergé sur Github.
- Une capture d'écran vidéo de l'infrastructure en production (dans le cloud ou on-premise)
Temps d'évaluation :
- Evaluation en amont des trois livrables par le jury : 20 min
- Présentation du/des pipeline(s) devant le jury : 5 min
- Questions / réponses du jury : 15 min
Les conditions d'évaluation sont adaptées aux besoins spécifiques des personnes en situation de handicap, si nécessaire (par exemple, fournir des supports accessibles, ajuster le temps, utiliser des aides technologiques, etc.)
Compétences développées :
- Concevoir un système de gestion de données temps réel adapté aux contraintes et normes opérationnelles de l'entreprise, pour gérer efficacement la vélocité, le volume des flux, et la typologie des données.
- Établir un pipeline de données à travers des processus ETL/ELT pour le transfert et la transformation des données entre différentes bases, en utilisant des outils de programmation, afin de répondre aux spécifications du cahier des charges.
- Automatiser les flux de données dans le pipeline, en utilisant des outils spécifiques ou de la programmation, afin d'optimiser les performances de l'infrastructure de données.
- Surveiller les flux de données pour assurer la qualité et le respect de la politique de gouvernance, en vue de maintenir les normes, la sécurité et la confidentialité dans les pipelines de données.
- Développer des procédures de contrôle qualité et de correction des erreurs dans les pipelines de données, afin de garantir la qualité des données.
Mise en situation professionnelle :
Le candidat est invité à mettre en place un pipeline de données, y compris l'automatisation des flux de données, le contrôle de la qualité des données et la possibilité de monitorer les performances sur une problématique fictive (mais réaliste) d'entreprise.
Le candidat devra présenter son pipeline devant un jury qui sera suivi d'un jeu de questions/réponses.
Livrables attendus :
- Un plan du/des pipeline(s) construits répondant aux besoins de la problématique fictive (sous format PowerPoint, Google Slide ou tout autre outil permettant la conception d'un diagramme)
- S'il y a lieu, le code ayant permis de déployer le(s) pipeline(s) (Terraform, Python ou tout autre langage de programmation permettant le développement du pipeline) hébergé sur Github.
- Une capture d'écran vidéo du pipeline en production (dans le cloud ou on-premise)
Temps d'évaluation :
- Evaluation en amont des trois livrables par le jury : 20 min
- Présentation du/des pipeline(s) devant le jury : 5 min
- Questions / réponses du jury : 15 min
Les conditions d'évaluation sont adaptées aux besoins spécifiques des personnes en situation de handicap, si nécessaire (par exemple, fournir des supports accessibles, ajuster le temps, utiliser des aides technologiques, etc.)
Compétences développées :
- Rédiger un cahier des charges pour la solution d'Intelligence Artificielle, afin de répondre aux besoins techniques et économiques de l'organisation, en tenant compte de l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap.
- Créer un algorithme d'Intelligence Artificielle adapté aux données d'entraînement et conforme aux spécifications du cahier des charges, en veillant à répondre aux besoins spécifiques, notamment en termes d'accessibilité.
- Adapter l'infrastructure de données de l'organisation à travers la construction d'API pour accueillir la solution d'IA en production.
- Concevoir des pipelines d'intégration et déploiement continu pour automatiser le processus de déploiement d'une solution d'IA.
- Développer des scripts de réentrainement des modèles pour automatiser le processus de Machine Learning.
- Piloter la performance de la solution d'IA dans l'infrastructure à travers la mise en place d'outils de monitoring (comme Aporia ou Evidently) pour s'assurer qu'elle respecte les spécifications du cahier des charges dans un environnement de production.
Mise en situation professionnelle :
Le candidat est invité à créer et déployer une solution d'IA, incluant l'intégration de la solution dans l'infrastructure de données, l'automatisation du réentrainement des modèles et un pipeline d'intégration et déploiement continue selon un cahier des charges reflétant un besoin fictive (mais réaliste) d'une entreprise.
Le candidat devra présenter la solution devant un jury qui sera suivi d'un jeu de questions/réponses.
Livrables attendus :
- Une présentation de la solution d'IA répondant au cahier des charges (sous format PowerPoint, Google Slide ou tout autre outil de présentation).
- Le code ayant permi le développement de la solution d'IA hébergé sur Github.
- Le code ayant permi le déploiement de la solution d'IA (incluant le pipeline d'intégration et déploiement continue)- Une capture d'écran vidéo de la solution d'IA fonctionnant dans l'environnement de production.
Temps d'évaluation :
- Evaluation en amont des quatres livrables par le jury : 25 min
- Présentation du/des pipeline(s) devant le jury : 5 min
- Questions / réponses du jury : 15 min
Les conditions d'évaluation sont adaptées aux besoins spécifiques des personnes en situation de handicap, si nécessaire (par exemple, fournir des supports accessibles, ajuster le temps, utiliser des aides technologiques, etc.)
Pour ces statistiques relatives à la réussite de la certification et l'insertion professionnelle, nous prenons en compte nos promotions allant de Septembre 2020 à Fevrier 2023, comptant un total de 106 élèves.
Taux de réussite
Le taux de réussite de la certification "Architecte en Intelligence Artificielle" est calculé sur la base des élèves inscrits à la certification :
- 95 % de présentation de la certification (101 élèves sur 106 inscrits).
- 89 % de réussite de la certification (94 sur 106 inscrits).
Taux d'insertion global
Le taux d’insertion global sur le marché de l’emploi des titulaires de la certification "Architecte en Intelligence Artificielle" est de 95%.
- Nous comptons le nombre de personnes déclarées Actif, Freelance ou Salarié comme étant "insérée" sur le marché de l'emploi.
- Nous avons enlevé les Etudiant du numérateur et dénominateur du taux ainsi que les personnes "Non Renseigné".
Taux d'insertion dans le métier visé
Le taux d’insertion dans le métier visé des titulaires de la certification "Architecte en Intelligence Artificielle" est de 80%.
- Nous prenons tous les métiers considérés en rapport avec "Architecte en Intelligence Artificielle". Ceci comprends tous les métiers de la Data qui ont une visée à toucher, en plus de la donnée, à l'architecture d'une entreprise.
- Nous avons enlevé les Etudiant du numérateur et dénominateur du taux ainsi que les personnes "Non Renseigné".