Architecte en Intelligence Artificielle

🎯 Objectifs de la formation

• Concevoir, déployer et superviser des architectures IA complexes et scalables.
• Développer des modèles d’IA avancés et les intégrer aux systèmes métiers.
• Assurer l’éthique, la conformité réglementaire et la sécurité des systèmes IA.
• Piloter des projets IA stratégiques en lien avec les enjeux business.

📌 Prérequis

• Niveau Bac+3/4 en informatique, mathématiques, data science ou équivalent.
• Maîtrise des bases en programmation (Python, SQL) et en algorithmes.
• Connaissances de base en machine learning et en gestion de bases de données.
• Expérience professionnelle dans l’informatique ou la data souhaitée.

👨‍🎓 Public visé

• Ingénieurs, data scientists ou développeurs souhaitant évoluer vers un rôle d’architecte IA.
• Chefs de projet et responsables techniques en charge de projets IA.
• Professionnels en reconversion vers les métiers de l’intelligence artificielle avancée.

🕒 Durée & modalités

• Durée indicative : 12 à 18 mois (900 à 1200 heures de formation).
• Format : présentiel, distanciel ou hybride.
• Inclut des projets fil rouge, études de cas et stage/mission en entreprise.
• Certification enregistrée au RNCP (niveau 7).

💼 Débouchés

• Architecte en intelligence artificielle.
• Responsable de projets IA / Chief AI Officer.
• Expert MLOps / Lead Machine Learning Engineer.
• Consultant IA et innovation.

Bloc 1 – Conception d’architectures IA

Objectifs

• Analyser les besoins métiers et identifier les cas d’usage IA.
• Concevoir une infrastructure IA sécurisée et évolutive.

Contenus

• Architectures distribuées (Spark, Kubernetes, Cloud AWS/Azure/GCP).
• Microservices et pipelines de données.
• Interopérabilité avec systèmes existants (ERP, CRM, IoT).

Bloc 2 – Développement et optimisation de modèles IA

Objectifs

• Développer et entraîner des modèles IA complexes (deep learning, NLP, vision).
• Optimiser la performance et la robustesse des modèles.

Contenus

• Deep learning avancé (Transformers, GANs, RL).
• IA multimodale (texte, image, audio, vidéo).
• Optimisation (hyperparamètres, quantization, pruning).

Bloc 3 – Industrialisation et déploiement

Objectifs

• Mettre en production des modèles IA.
• Assurer un suivi et une maintenance via les bonnes pratiques MLOps.

Contenus

• CI/CD pour l’IA, conteneurisation (Docker, Kubernetes, Kubeflow).
• Monitoring et détection de dérives (drift).
• Optimisation des coûts cloud.

Bloc 4 – Gouvernance, éthique et conformité

Objectifs

• Assurer l’éthique et la conformité réglementaire (AI Act, RGPD).
• Mettre en place une gouvernance IA responsable.

Contenus

• Biais algorithmiques, transparence, explicabilité (XAI).
• Cadres réglementaires et normes (ISO/IEC).
• Politiques de gouvernance des données.

Bloc 5 – Pilotage stratégique de projets IA

Objectifs

• Piloter des projets IA complexes en lien avec les métiers.
• Évaluer la valeur business et assurer la conduite du changement.

Contenus

• Méthodologies agiles appliquées à l’IA.
• Business case IA, ROI et indicateurs de performance.
• Communication et vulgarisation des résultats IA.