Architecte en intelligence artificielle - Spécialité Data Engineering
DSTI
Objectifs de la formation
- Analyser, concevoir et développer des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d'aide à la décision.
- Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives.
- Détecter et évaluer l'état de l'art de l'intelligence artificielle pour développer des projets innovants.
- Conduire des projets complexes en intégrant les contraintes légales et les valeurs d'éthique pour diffuser les bonnes pratiques dans les organisations.
Programme
Intitulé : Analyser, concevoir et développer des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d'aide à la décision
Descriptif : Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Produire des traitements de données simples en utilisant les concepts de la statistique descriptive, en vue de présenter les résultats obtenus à l'aide de tableaux, de graphiques et d'indicateurs numériques. Mesurer la liaison entre deux variables. Choisir les outils et déterminer leurs limites afin de communiquer les conclusions et leur interprétation.
Intitulé : Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives.
Descriptif : Participer, avec des Data Engineers, à la rédaction d'un cahier des charges technique pour la conception et la mise en place d'une solution d'analyse des données volumineuses. Exploiter un système distribué d'entrepôt de données structurées et non structurées. Contribuer à la définition de l'architecture de stockage de données, en guidant les Data Engineers à prendre en compte les besoins de traitements algorithmiques de l'intelligence artificielle. Concevoir et implémenter des algorithmes pour le traitement des grands volumes de données dans le respect des bonnes pratiques de l'ingénierie logicielle (incluant les approches SQL et NoSQL). Exploiter des infrastructures informatiques distribuées en mode cloud sur la plateforme Amazon AWS pour y déporter des traitements algorithmiques de l'intelligence artificielle.
Intitulé : Détecter et évaluer l'état de l'art de l'intelligence artificielle pour développer des projets innovants.
Descriptif : Cibler et faire ressortir des modèles linéaires, non-linéaires, généralisés ou mixtes et construire des modèles complexes ou novateurs de prévisions en utilisant les techniques de modélisation, estimations, tests et diagnostics. Identifier les variables ou composantes importantes d'un modèle afin de tester des hypothèses en utilisant les techniques de modélisation, estimations, tests et diagnostics. Modéliser des données observées, les interpréter pour en faire de la prédiction en utilisant des outils appropriés et en tenant compte de leur nature aléatoire. Déterminer et analyser des données complexes en utilisant les méthodes de fouille et de visualisation de séries temporelles et fonctionnelles, de textes, de réseaux ou d'images. Intégrer les technologies complémentaires (web sémantique, modélisation multi-agents) pour l'hybridation des approches intelligence artificielle connectivistes et symboliques.
Résultats attendus
Le métier visé est celui d'expert (« Data Scientist » en Anglais)
dans le domaine des Sciences des Données. Ces dernières peuvent être de toute
taille, jusqu'à la qualification de « massives » (« Big Data » en Anglais). Ces
données partagent une complexité nécessitant l'utilisation de techniques
mathématiques avancées avec leurs implémentations informatiques correspondantes. Ces
implémentations sont localisées sur des infrastructures informatiques locales et/ou
dans les nuages (« cloud computing » en Anglais). Le Data Scientist conçoit des
indicateurs pour l'aide à la décision à partir de sources de données multiples et
dispersées, mises en place par des experts en ingénierie des données (« Data
Engineers » en Anglais). Ces indicateurs sont construits à l'aide d'analyses
mathématiques et de prototypes d'implémentations informatiques. Ces prototypes sont
ensuite industrialisés à l'échelle de l'organisation par les Data Engineers.
Les points forts
Les compétences sont évaluées par des examens, des projets d'applications, des mises en situation professionnelles durant les enseignements, des certifications industrielles externes et une expérience professionnelle réelle durant un stage obligatoire.
La certification
Architecte en intelligence artificielle
- TypeTitre RNCP
- Niveau de sortieBAC+5 : grade master, DEA, DESS, ingénieur... (NIVEAU 7)
- Spécialité (NSF)Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
- DomaineData science
- Métier viséResponsable en organisation en entreprise
RNCP 41993 RS -1 CertifInfo 120620 Organisme & lieu
- OrganismeDSTI
- Région