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Titre RNCP 100% CPF

RNCP41813BC02 - Chef de projet data et intelligence artificielle - Sélectionner et interpréter les données d'une solution d'Intelligence Artificielle

ECOLE SUPERIEURE D INFORMATIQUE ET DE COMMERCE

2 500 €à partir de
Durée variabledurée
1session active
Hauts-de-Seinelieu

Objectifs de la formation

Permettre au participant desélectionner, préparer, analyser et interpréterdes données multi-sources pour un cas d'usage IA : garantir laqualitéet laconformité(RGPD/AI Act), assurertraçabilité et versioning, réaliser lefeature engineering, détecter lesbiais, produire desvisualisationset formuler desrecommandations métier.

Programme

- Sélectionner les données pertinentes issues de sources variées (flux temps réel, API métier, capteurs IoT, données synthétiques) et constituer un jeu de données exploitable.
- Évaluer la qualité, la fiabilité et la conformité des données (profiling, gouvernance, traçabilité, droits d'accès, exigences DPO/RSSI, RGPD/AI Act).
- Superviser la préparation des données (nettoyage, structuration, valeurs manquantes, encodage) pour produire un dataset exploitable.
- Mettre en œuvre traçabilité, versioning et conformité (anonymisation/pseudonymisation, documentation, contrôle d'accès) pour garantir reproductibilité et transparence.
- Réaliser le feature engineering et intégrer des techniques d'explicabilité pour optimiser performance et interprétabilité.
- Analyser les données (statistiques adaptées : univariée, bivariée, séries temporelles) pour identifier tendances et signaux faibles.
- Produire des visualisations dynamiques, lisibles et accessibles pour faciliter l'interprétation par des publics variés.
- Détecter les biais structurels et représentatifs afin d'anticiper risques d'iniquité et de dérives algorithmiques.
- Restituer les résultats (dashboards/rapports/présentations) avec storytelling, vulgarisation et accessibilité.
- Formuler des recommandations exploitables intégrant objectifs métier, indicateurs ESG, retours utilisateurs et limites identifiées.

Résultats attendus

À l'issue du bloc 2, le participant est capable deconstituer un jeu de données exploitable, d'en garantir laqualité, la conformité et la traçabilité, depréparer et analyserles données, dedétecter les biais, de produire desvisualisationset derestituer des recommandationsadaptées aux parties prenantes, en vue de la validation du bloc RNCP41813BC02.

Les points forts

Data multi-sources : sélection, qualité & conformité (RGPD/AI Act), traçabilité/versioning, feature engineering, détection de biais, dataviz accessible et recommandations métier. Évaluation : étude de cas + mise en situation.

La certification

Chef de projet data et intelligence artificielle

RNCP 41813 RS -1 CertifInfo 120271

Organisme & lieu

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