EPSI c’était vous l’expert.e IA de demain ?

- Collecter le besoin et/ou la demande en solution I.A. d’une direction métier de l’entreprise/client afin d’analyser celui-ci et/ou celle-ci au regard du contexte et des enjeux de l’entité client. - Analyser les risques du projet en IA (indicateur EY) en prenant en compte la stratégie numérique et les enjeux métiers de l’entreprise/client. - Rechercher des solutions disponibles au regard du périmètre de la (les) solution (s) IA répondant à la problématique afin d’évaluer leur adéquation avec le projet (réseau neuronaux, arbre de décision, forêt aléatoire, Boosting, clustering, etc.). - Auditer les données de l’entreprise nécessaires au projet afin d’analyser de façon macro et proposer une solution IA en cohérence avec le besoin / la demande client.

- Modéliser l’architecture de données de la solution IA à partir d’un modèle défini [Processus des différentes phases de construction du flux de données (DATA) nécessaires à l’IA, dans un environnement technologique de travail (Framework). - Évaluer l’adéquation des modèles d’apprentissages disponibles avec le projet IA et la solution proposée (réseau neuronaux, arbre de décision, forêt aléatoire, boosting, clustering, etc.). - Concevoir un modèle (non existant) ou adapter un modèle (existant) à partir des spécificités des données de l’entreprise en utilisant les analyses statistiques et mathématiques afin de répondre à la solution I.A proposée. - Analyser les performances et la capacité prédictive d’un modèle proposé dans la solution I.A. Définir une procédure d’entrainement adéquate d’un modèle en sélectionnant des données d’apprentissage les plus adéquates au besoin d’analyse du projet IA afin de la mettre en place. - Maquetter l'infrastructure nécessaire à la mise en place de la solution IA afin de permettre la réalisation de son déploiement et de son fonctionnement par les équipes projet.

- Définir un process de maintenabilité de la solution IA et les actions associées afin de le mettre en place dans un objectif d’assurance qualité du produit. - Gérer la documentation d’information et technique afin d’assurer le suivi dans un objectif d’assurance qualité du produit. - Réaliser (ou superviser la réalisation) et analyser un test de déploiement par simulation virtuelle sur l’échelle réelle de l’environnement de l’entreprise, en utilisant les outils adaptés afin de préparer la mise en production de la solution I.A. - Apporter une expertise technique à l’équipe projet durant le développement de la solution IA pour garantir son bon déploiement. - Assurer la bonne utilisation de l’I.A. en accompagnant les partenaires à partir de la stratégie définie et en utilisant si nécessaire les outils associés (exemple : Lean management, etc.).

- Identifier l’ensemble des étapes de réalisation du système d’information pour organiser le projet en tâches et livrables en répartissant les activités en fonction des ressources humaines, techniques et financières à mobiliser. - Gérer un projet agile en utilisant les méthodes et outils adaptés à ce mode de fonctionnement pour tester, modifier et procéder par itération afin de réduire les délais de remise des projets de développement S.I. - Conduire une équipe projet en diffusant les fondamentaux de l’agilité : adaptation, flexibilité et amélioration continue au sein de l’équipe afin d’être en mesure d’absorber les changements de priorité qui peuvent intervenir dans un contexte de forte contrainte de temps et d’incertitudes.

- Favoriser l'innovation en explorant des solutions créatives pour développer des projets d'intelligence artificielle. - Renforcer le développement professionnel en acquérant continuellement de nouvelles compétences en gestion de projets IA.

Préparer et soutenir son dossier professionnel d’alternance.