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• Préparer les données en les transformant et en les nettoyant, en utilisant des outils appropriés, en collaboration avec les gestionnaires et les analystes de données, afin d’assurer une qualité optimale et universellement accessible de ces dernières pour les différents besoins métiers dont l’analyse et le reporting. Élaborer une communication infographique visuelle inclusive en construisant des tableaux de bord interactifs en collaboration avec les équipes métiers et les data analystes afin de communiquer les résultats d’analyses, d’assurer l’extraction de connaissances en temps réel et favoriser la prise de décision éclairée par la gouvernance. Mettre en place des processus d'analyse exploratoire de données en utilisant des techniques statistiques et des outils adaptés, en collaboration avec les équipes métiers, pour générer des insights exploitables pour les décisions stratégiques. Définir une stratégie d'intégration de l'IA en identifiant les cas d'usage pertinents et en évaluant leur impact sur les processus métiers, en concertation avec les responsables IA et les responsables métiers, afin d’aligner les objectifs de l’IA aux exigences de l’écosystème, aux parties prenantes ainsi qu’aux objectifs de la gouvernance. Développer des modèles prédictifs dont du “machine Learning” pour identifier de nouveaux comportements et usages en collaboration avec les équipes métiers et les Ops, afin de fournir des insights exploitables pour la prise de décision par la gouvernance. Évaluer la performance des modèles de prédiction développés en analysant leurs résultats à l’aide de métriques adaptées et de leur degré d’écoresponsabilité, en les comparant avec d’autres modèles et en prenant en compte les besoins et attentes des parties prenantes, pour garantir l’efficacité et la pertinence du modèle retenu. Identifier les cas d’usage possibles de l’IA générative en évaluant leur pertinence en faveur des processus métiers et en choisissant les modèles appropriés en fonction des objectifs définis par la gouvernance, en collaboration avec le responsable IA et les équipes métiers, pour maximiser le pilotage par la valeur ajoutée des données. Développer des solutions basées sur des modèles d’IA générative en utilisant les modèles de base “foundation models” et les modèles de langage adaptés, en concertation avec les équipes IT et autres parties prenantes, afin de créer des solutions innovantes, facilement utilisables et adaptées au contexte de l’organisation Évaluer la qualité des résultats générés par les modèles d’IA générative en mettant en place des métriques d’évaluation adaptées aux cas d’usage et en ajustant les paramètres du modèle pour améliorer les performances des applications et solutions proposées.

• Le blocest évalué par une mise en situation professionnelle (MSP) réelle ou reconstituée réalisée sous le format d'un projet global d’implémentation de solutions d’IA en s’aidant de l’IA générative. Les évaluations sont constituées d'évaluations formatives et d'évaluations certificatives. Ces dernières sont formalisées par passage devant jury. Un jury d'évaluation intervient obligatoirement à l'issue de l'ensemble des modalités d'évaluations constitutives de la MSP. Ce jury est habilité à procéder à la vérification de l’acquisition du bloc de compétences par le candidat. Le jury d’évaluation est composé de 3 personnes minimum habilitées par le certificateur, dont au minimum 2 sont obligatoirement extérieures au certificateur.