Fiche formation : Développeur en intelligence artificielle et data science Bachelor SIN DevOps Fullstack (3ème année)

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Des compétences recherchées permettant un réel tremplin vers l’insertion professionnelle
Une formation évaluée par des mises en situation professionnelle
L’accès à nos laboratoires de technologies et outils de big data, d’objets connectés et sur l’intelligence artificielle et l’univers IT sécurisé et hors réseau.
L’accès à des événements et des temps forts pédagogiques : conférences, ateliers, projets…

Descriptif de la formation

Compétences attestées :

Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage)

Sous activité : Gestion des données de la solution IA
Sous activité : Développement du modèle/programme d’apprentissage de la solution IA
Sous activité: Mise en production/maintenabilité de la solution IA

Gestion des activités/tâches du projet de développement de la solution IA

Rédiger des rapports d'activité et de reste à faire, éventuellement en anglais
Recommander des actions

Le concepteur intégrateur DevOps Fullstack est un professionnel capable de concevoir, développer, tester, intégrer et déployer des solutions applicatives innovantes. En plus des compétences en développement full stack, les apprenants acquerront des compétences en intelligence artificielle pour améliorer les applications. Ils seront formés au développement en Java et Python, ainsi qu'à l'intégration et la livraison continues. La formation inclut la conception et l'exploitation de bases de données dans des environnements sécurisés. Les modules couvrent le développement back-end et front-end, l'exploitation des données, et l'architecture des applications, intégrant les approches DevOps et agiles pour une gestion efficace des projets. • Développer des solutions applicatives adaptées à l’infrastructure en langage objet : java, python, etc
• Intégrer l’IA dans son développement et sa conception d’une applicartion
• Tester et intégrer de façon continue des solutions applicatives adaptées à l’infrastructure,
• Créer du code avec intégration et livraison continues,
• Concevoir et améliorer des bases de données
• Exploiter des bases de données dans un environnement client-serveur La formation vise l’obtention de la certification professionnelle référencée au Répertoire National « Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science» - Niveau 6 (RNCP36581).

Développeur en intelligence artificielle et data science Bachelor SIN DevOps Fullstack (3ème année)

Compétences attestées :

Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage)

Sous activité : Gestion des données de la solution IA
Sous activité : Développement du modèle/programme d’apprentissage de la solution IA
Sous activité: Mise en production/maintenabilité de la solution IA

Gestion des activités/tâches du projet de développement de la solution IA

Rédiger des rapports d'activité et de reste à faire, éventuellement en anglais
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Pro Alterna

CS 36525 16 boulevard du Général de Gaulle
44265 Nantes

02-40-76-60-87

contact@ecoles-epsi.fr

Site web

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Du 01/09/2025 au 31/08/2026

en centre : 490 heures
Temps plein
Cours de jour

Formation adulte

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Lieu de la formation

Pro Alterna
CS 36525 16 boulevard du Général de Gaulle 44265 Nantes
02-40-76-60-87
contact@ecoles-epsi.fr

Itinéraire

Financements possibles

Rémunération de fin de formation Pays de la Loire (R2F)
Formation avec autres financements (entreprise, individuel)

Pré-requis

> Niveau d’entrée :
• Niveau 5 (BTS, Titres ou équivalents)

> Type de prérequis :

• Motivation

• Savoir lire, écrire, parler en français

> Commentaire prérequis :

• Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5 Informatique dans le domaine visé Posséder un niveau 4 en informatique dans le domaine visé avec une expérience professionnelle d’au moins un an dans les métiers informatiques (développement d’applications) Dans le cas où un candidat ne disposerait pas des prérequis définis, il a la possibilité de déposer un dossier de candidature qui sera examiné par une commission réunissant la direction pédagogique EPSI et le responsable en charge du recrutement des candidats en vue d’une admission « exceptionnelle ». L’admission se fait sur dépôt de dossier de candidature, des tests techniques et un entretien individuel. Une réponse personnalisée est donnée à chaque candidat dans les 5 jours qui suivent l’entretien.
Objectif général : Certification
Blocs de compétences

> Créer un modèle de données d'une solution IA en utilisant des méthodes de Data science

• A1.1 C1/ Définir les sources et les outils nécessaires pour permettre de collecter les données A1.1 C2/ Recueillir de manière sécurisée les informations à partir de sources adaptées (sources hétérogènes, internes fournies par le client ou externes accessibles en Open Data) permettant de définir les données à collecter pour réaliser l’architecture de données A1.1 C3/ Paramétrer les outils afin d’importer les données de manière automatisée et sécurisée A1.1 C4/ Analyser, nettoyer, trier et s’assurer de la qualité des données afin de les rendre exploitables pour la solution IA, en utilisant des outils d’analyse et de visualisation des données et se basant sur des approches de la Data science A1.1 C5/ Construire la structure de stockage des données (modèle de données) qui répond au mieux au besoin d’analyse A1.1 C6/ Représenter graphiquement les relations entre les données afin de les visualiser en créant des tableaux de bord accessibles à tout public garantissant ainsi l'accessibilité numérique A1.1 C7/ Exploiter de manière automatisée et analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données (requêtage ou interrogation) afin de répondre aux exigences de la solution IA définit dans le cahier des charges

• Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) Mise en œuvre d’un processus ETL répondant au besoin d’une solution IA. A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée)?: Phase 1 Le candidat doit produire une cartographie des données?: Analyser et choisir les données Proposer et justifier les outils de collecte et traitement, Extraire les données de manière sécurisée , Justifier des données collectées et analysées à l’oral Phase 2 Le candidat doit transformer les données : Structurer et traiter les données nécessaires à la solution , Produire un prototype informatisé de données collectées et traitées , Justifier le choix des outils à l’oral, Représenter graphiquement les relations entre les données et l’expliquer Phase 3 Le candidat doit construire la structure de stockage des données en adéquation avec le besoin d’analyse Phase 4 Le candidat doit requêter les structures de données: Définir les outils de requêtage automatisé , Justifier le choix des outils , Exploiter les informations recueillies dans les structures de stockage des données de manière automatisée , Analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données

> Développer un modèle prédictif d'une solution IA

• A1.2 C1/ Générer des données d'entrée, récolter et adapter les types de données traitées nécessaires au modèle d’apprentissage en utilisant des approches et des outils adaptés A1.2 C2/ Paramétrer un environnement de codage (Framework) adéquat pour développer le modèle d’apprentissage A1.2 C3/ Coder le modèle d’apprentissage choisi (réseau de neurones, boosting, forêt aléatoire, arbre de décision, etc) en maitrisant les différentes architectures dans un environnement de développement A1.2 C4/ Réaliser et paramétrer une procédure d’entrainement adéquate d’un modèle d’apprentissage : supervisé, semi-supervisé, non supervisé, en sélectionnant des données d’apprentissages les plus adéquats aux besoins d’analyse A1.2 C5/ Réaliser une phase de test en choisissant une méthode appropriée afin d'analyser la performance du modèle de données A1.2 C6/ Ajuster l’apprentissage du modèle (entraînement) à partir du taux d’apprentissage et des résultats obtenus

• Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée(MSPR) Développement d’un modèle d’apprentissage répondant au besoin d’une solution IA A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée)?: Phase 1 Le candidat doit :Définir les données nécessaires au modèle d’apprentissage ,Définir des approches adaptées à l’acquisition et au traitement des données ,Sélectionner les outils adaptés à l’acquisition et au traitement des données ,Justifier ces choix à l’oral ,Mettre en œuvre les approches et les outils afin d’obtenir un corpus de données fiables pour alimenter le modèle d’apprentissage Phase 2 Le candidat doit coder un modèle d’apprentissage définit en Paramétrant le Framework et en Codant le modèle d’apprentissage sur le Framework Phase 3 Le candidat doit, à partir d’un corpus de données et d’un modèle d’apprentissage donné appliquer une procédure d’entrainement adéquat au modèle d’apprentissage, paramétrer la procédure d’entrainement , réaliser une phase de test , analyser la performance du test , proposer des ajustements d’apprentissage du modèle

> Produire et maintenir une solution IA

• A1.3 C1/ Développer le back-end : Développer les composants de la solution IA sous forme d’API et/ou des programmes intégrés en utilisant des outils adaptés A1.3 C2/ Développer le front-end :Développer l’interface homme-machine en utilisant les techniques, les outils et les plateformes dans l’objectif de rendre l’approche ergonomique et conforme à l’accessibilité numérique A1.3 C3/ Mettre en œuvre des plans de tests définit pour préparer le déploiement de la solution IA A1.3 C4/ Superviser le fonctionnement de la solution IA à partir des outils de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements dans une démarche d’amélioration continue A1.3 C5/ Corriger les dysfonctionnements de son périmètre de responsabilité A1.3 C6/ Réaliser les évolutions fonctionnelles de la solution IA afin de répondre au besoin d’amélioration

• Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) Mise en production d’une solution IA A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée)?: Phase 1 Le candidat doit sélectionner les outils permettant de développer le back-end de la solution IA, développer le back-end de la solution IA , définir les techniques, les outils et les plateformes permettant de développer le front-end de la solution IA , développer le front-end de la solution IA de manière ergonomique , rédiger une documentation technique justifiant son code pour chaque phase de réalisation Phase 2 Le candidat doit exécuter ou adapter un plan de test pour mesurer la performance de l’IA , analyser les résultats des tests, proposer des corrections selon les résultats de l’analyse Phase 3 Le candidat doit à partir d’une solution IA existante - Exécuter les techniques de monitorage - Analyser les résultats et proposer des corrections Phase 4 Le candidat doit à partir d’une solution IA existante apporter une amélioration?: d’une fonctionnalité existante , création d’une nouvelle fonctionnalité

> Gérer les activités âches du développement d'une solution IA

• A2 C1/ Mettre en œuvre une méthodologie adaptée de réalisation du projet, afin de garantir le déploiement du projet en collaboration avec les équipes projet dans les délais et dans un environnement agile A2 C2/ Rendre compte de l’avancement du projet aux personnes en lien avec le projet grâce aux canaux de communication adéquat et adapté afin de permettre à tout public d’accéder librement et facilement au numérique (public cible, collaborateurs interne, …) * Rédiger des rapports d'activité et de reste à faire, éventuellement en anglais * Recommander des actions A2 C3/ Contribuer ou animer des réunions de travail avec les équipes projets afin de faire évoluer l’avancée du projet, possiblement en anglais A2 C4/ Auto-contrôler ses actions et productions au regard du cahier des charges afin de garantir leurs cohérences A2 C5/ Définir et mettre en place un système de veille permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques A2 C6/ Améliorer le potentiel de développement et/ou d’exploitation des solutions IA en exploitant les informations recueillies par le système de veille : Technologiques , Réglementaires, Sécurité informatique

• Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d’entrée), le candidat doit (écrit /production + oral) Phase 1 Planifier les étapes du projet de développement de la solution * Justifier la planification Phase 2 Le candidat doit à partir d’une étape d’un projet donnée * Analyser le déploiement du projet * Rédiger un rapport d’activité ou de reste à faire * Recommander des actions au regard des éléments étudiés à l’oral en anglais Phase 3 * A partir d’une situation s’appuyant sur un projet en cours ou réalisé , le candidat doit (écrit + oral)?: * Analyser la situation au regard des objectifs fixés * Relever les incohérences des actions réalisées par rapport aux objectifs * Proposer des actions correctives Phase 4 * Mettre en pratique une veille professionnelle avec production d’une note d’information sur les évolutions métier, techniques, règlementaires sur une période donnée?: * Veille, recherche sur une période donnée * Analyse des impacts avec exemple sur un projet * Formalisation dans une note
Objectifs et Programme
Compétences attestées :

Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage)
- Sous activité : Gestion des données de la solution IA
- Sous activité : Développement du modèle/programme d’apprentissage de la solution IA
- Sous activité: Mise en production/maintenabilité de la solution IA
Gestion des activités/tâches du projet de développement de la solution IA
- Rédiger des rapports d'activité et de reste à faire, éventuellement en anglais
- Recommander des actions
Précisions de l’organisme de formation :

Le concepteur intégrateur DevOps Fullstack est un professionnel capable de concevoir, développer, tester, intégrer et déployer des solutions applicatives innovantes. En plus des compétences en développement full stack, les apprenants acquerront des compétences en intelligence artificielle pour améliorer les applications. Ils seront formés au développement en Java et Python, ainsi qu'à l'intégration et la livraison continues. La formation inclut la conception et l'exploitation de bases de données dans des environnements sécurisés. Les modules couvrent le développement back-end et front-end, l'exploitation des données, et l'architecture des applications, intégrant les approches DevOps et agiles pour une gestion efficace des projets. • Développer des solutions applicatives adaptées à l’infrastructure en langage objet : java, python, etc
• Intégrer l’IA dans son développement et sa conception d’une applicartion
• Tester et intégrer de façon continue des solutions applicatives adaptées à l’infrastructure,
• Créer du code avec intégration et livraison continues,
• Concevoir et améliorer des bases de données
• Exploiter des bases de données dans un environnement client-serveur La formation vise l’obtention de la certification professionnelle référencée au Répertoire National « Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science» - Niveau 6 (RNCP36581). Le programme de la formation vise les compétences suivantes :
1/ Créer un modèle de données d’une solution I.A en utilisant des méthodes de Data science:
• Développement et Data
• IA et Data Science
• Environnement client serveur et sécurité
• Développement BackEnd 2/ Développer un modèle prédictif d’une solution I.A:
• Développement front et mobile
• Exploitation des données
• Architecture d’application 3/ Produire et maintenir une solution applicative:
• Développement et intégration continue
• Développement et testing 4/ Gérer les activités/tâches du développement d’une solution :
• Approche DevOps et agile
• Communication et projet 5/ Communiquer & Assurer une veille technologique:
• Communication en langue anglaise et française
• Créativité et Ethique professionnelle
• Innovation
Résultats attendus

L’évaluation des compétences est fondée sur :
1/ Des mises en situation professionnelle reconstituée pour évaluer la mise en pratique des compétences techniques et managériales acquises ;
2/ Un dossier professionnel mettant en avant les compétences acquises fait l’objet d’une production écrite et soutenue devant un jury

Ces évaluations permettent de valider les compétences pour acquérir la certification
" Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science " de niveau 6.
Organisation pédagogique

> Modalité d'enseignement :
• Formation hybride
En savoir plus

Source : Cariforef des Pays de la Loire - 251536 - Code établissement : 52797

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N’hésitez pas, néanmoins, à prendre contact avec l’organisme de formation. Des places se sont peut-être libérées ou de nouvelles sessions programmées prochainement.

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Objectif général : Certification

Précisions de l’organisme de formation :

Organisation pédagogique

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