📋L'essentiel de la fiche RNCP 41813
| Intitulé | Chef de projet data et intelligence artificielle |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP41813 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Doranco Espace Multimedia |
| Date d'échéance | 18 décembre 2027 |
| Début des parcours | 18 décembre 2025 |
| Code NSFs | 326p — Informatique, traitement de l'information (organisation, gestion)326t — Programmation, mise en place de logiciels |
| Code ROMEs | M1802 — Expertise et support en systèmes d'informationM1803 — Direction des systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
La certification « Chef de projet data et IA » (CPDIA) a pour objectif d’être une réponse concrète aux besoins accrus de compétences opérationnelles exprimées par les entreprises.
Le Chef de projet data et intelligence artificielle est un professionnel capable de piloter l’ensemble du cycle de vie d’un projet intégrant des technologies d’IA, depuis le cadrage du besoin jusqu’au déploiement opérationnel de la solution. Il joue un rôle de coordination entre les parties prenantes métier, les experts techniques (data scientists, data engineers, MLOps) et les fonctions support (juridique, cybersécurité, éthique), tout en garantissant la valeur ajoutée des cas d’usage IA pour l’organisation.
Activités visées
Analyse du besoin métier et de l’environnement data
Traduction du besoin métier en cas d’usage d’intelligence artificielle
Conception de l’architecture data cible
Prétraitement et structuration des données
Analyse et visualisation des données traitées
Restitution des résultats et formulation de recommandations métier
Structuration de l’environnement technique et cloud pour le développement de la solution IA
Pilotage de la modélisation algorithmique et des modèles d’IA générative
Évaluation et optimisation des performances des modèles IA
Supervision de l’intégration de la solution IA dans un environnement applicatif
Planification stratégique et opérationnelle du projet IA
Pilotage budgétaire et arbitrage des ressources
Coordination de l’équipe projet et des parties prenantes
Capitalisation et clôture du projet IA
Accompagnement des utilisateurs dans l’implémentation de la solution IA
🧩Les 4 blocs de compétences
La certification peut être obtenue en une fois ou bloc par bloc (formation ou VAE). Pour l'organisme, cela implique un suivi des acquisitions par bloc pour chaque candidat.
Cadrer un projet d’intelligence artificielle à partir de l’analyse du besoin client
Voir les compétences du bloc (10)
- Piloter une veille technologique et réglementaire sur les systèmes d’intelligence artificielle (LLM, IA générative, FinOps/MLOps, sécurité IA…), en mobilisant des outils spécialisés, afin d’anticiper les contraintes techniques, réglementaires et éthiques impactant la conception des solutions IA.
- Analyser le besoin métier et l’environnement data du client, en mobilisant des méthodes de co-construction ou collaboratives (design thinking, ateliers participatifs), afin d’identifier des cas d’usage IA pertinents et compatibles avec les contraintes techniques, fonctionnelles et réglementaires.
- Qualifier les sources et typologies de données mobilisables (structurées, non structurées, multimodales, internes, externes, synthétiques), en appliquant des critères de qualité, de volumétrie, de gouvernance et de conformité (RGPD, AI Act, principes OCDE), afin d’évaluer leur exploitabilité dans le
- Modéliser un cas d’usage IA à partir d’un besoin métier analysé, en priorisant les scénarios selon leur valeur ajoutée, leur faisabilité et leur impact, et en définissant les livrables attendus, objectifs opérationnels et indicateurs de performance (SLA, coût par prédiction…), afin de cadrer la solu
- Conduire une analyse d'impact éthique, règlementaire et environnementaux des cas d'usage d'IA envisagés, en mobilisant les parties prenantes afin de formaliser les risques (biais, non-conformité, etc.) et de définir des plans d'atténuation.
- Mettre en place des ateliers de co-construction de la solution IA avec les parties prenantes internes et externes (utilisateurs métier, experts techniques, DPO, RSSI, référents éthiques), en mobilisant des méthodes collaboratives (cartographie des besoins, priorisation des fonctionnalités, matrices
- Évaluer la faisabilité technique des cas d’usage IA sélectionnés en analysant l’adéquation entre les données disponibles (qualité, volumétrie, typologie, gouvernance) et les exigences du projet, afin de formuler des préconisations argumentées sur la viabilité et les conditions de réussite de la solu
- Concevoir l’architecture data cible du projet IA, en sélectionnant les flux de données, les systèmes de gestion adaptés (batch, temps réel, NoSQL, feature stores…) et les exigences associées (sécurité, accessibilité, traçabilité), afin d’assurer la cohérence, la scalabilité et la conformité de l’arc
- Élaborer un dictionnaire de données et un catalogue de métadonnées associés aux modèles IA, en utilisant des outils de gouvernance adaptés, afin de garantir la traçabilité, la compréhension et la réutilisation des données mobilisées.
- Formaliser un cahier des charges fonctionnel et technique du projet IA, en intégrant les cas d’usage, objectifs, hypothèses, contraintes réglementaires (AI Act, RGPD), livrables attendus et modalités de mise à l’échelle, afin de cadrer les développements à venir et sécuriser la conception.
Sélectionner et interpréter les données d’une solution d’Intelligence Artificielle
Voir les compétences du bloc (10)
- Sélectionner les données pertinentes issues de sources variées (flux temps réel, API métier, capteurs IoT, données synthétiques), en tenant compte de leur volumétrie, multimodalité et des contraintes de gouvernance, en mobilisant des outils d’intégration (Apache NiFi, Airflow) et en veillant à leur
- Évaluer la qualité, la fiabilité et la conformité des jeux de données (internes, externes, générées par IA), en mobilisant des méthodes de profiling (complétude, cohérence, duplications) et en intégrant les exigences de gouvernance (traçabilité, droits d’accès, documentation) ainsi que les préconisa
- Superviser les étapes de préparation des données (nettoyage, structuration, traitement des valeurs manquantes, encodage) en mobilisant des outils de data processing adaptés (Pandas, Dataiku, Trifacta), afin de produire un dataset exploitable, adapté à la nature des données (texte, image, capteurs Io
- Mettre en œuvre un dispositif de traçabilité, de versioning et de conformité des jeux de données (anonymisation, pseudonymisation, documentation, contrôle d’accès), en s’appuyant sur des outils dédiés (DVC, MLflow, notebooks Jupyter), afin de garantir la reproductibilité des traitements, la transpar
- Réaliser le feature engineering d’un jeu de données IA, en sélectionnant et générant les variables pertinentes au regard du cas d’usage (variables cibles, explicatives, indicateurs métiers), en mobilisant des outils spécialisés (Pandas, Feast ou Tecton) et des techniques d’explicabilité (SHAP, LIME)
- Analyser les données traitées, à l’aide de méthodes statistiques adaptées (analyses univariées, bivariées, séries temporelles) et d’outils de traitement (Python, R, notebooks interactifs), en s’appuyant sur les indicateurs définis pour le cas d’usage IA, afin de mettre en évidence les tendances, pat
- Produire des visualisations dynamiques, lisibles et accessibles (heatmaps, diagrammes, dashboards interactifs) en utilisant des outils dédiés (Power BI, Tableau, Matplotlib Seaborn), afin de faciliter l’interprétation des résultats d’analyse par des profils variés, y compris non techniques.
- Détecter les biais structurels et représentatifs dans les jeux de données préparés, en mobilisant des frameworks spécialisés (AIF360, Fairlearn) et des analyses de répartition (sur/sous-représentation, corrélations induites), afin d’anticiper les risques d’iniquité, de non-conformité réglementaire o
- Restituer les résultats d’analyse en les adaptant aux profils des parties prenantes (métier, décideurs, conformité), en mobilisant des supports adaptés (dashboards, rapports interactifs, présentations), en intégrant des éléments de vulgarisation, d’accessibilité et de storytelling data, afin de faci
- Formuler des recommandations exploitables à partir de l’analyse des données, en intégrant les objectifs métier, les indicateurs ESG, les retours utilisateurs et les limites identifiées, afin d’orienter les décisions stratégiques, les arbitrages ou les ajustements de cas d’usage IA.
Conception et supervision d’une solution d’intelligence artificielle à partir des données collectées
Voir les compétences du bloc (10)
- Définir l’architecture cible pour l’entraînement et le déploiement des modèles IA, en arbitrant entre environnements cloud, edge ou hybrides (AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI), et en sélectionnant les ressources matérielles adaptées (GPU, TPU), afin de répondre aux besoins métier en termes de late
- Structurer un environnement de développement IA sécurisé et automatisé, en intégrant des pratiques MLOps (CI/CD/CT), des dispositifs d’Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et des mécanismes de cybersécurité (Zero Trust, journalisation), tout en mobilisant des outils FinOps (CodeCarbon, cost m
- Sélectionner les modèles d’IA les plus adaptés à un cas d’usage métier donné (ML supervisé : régression, classification ML non supervisé: recommandation, Deep learning : LLM, Computer Vision, IA génératives), en tenant compte de la nature des données, des objectifs métier, et des contraintes d’inter
- Concevoir en collaboration avec les équipes data science des modèles d’intelligence artificielle adaptés aux cas d’usage identifiés, en intégrant les principes d’IA responsable (équité, explicabilité, auditabilité) et en mobilisant les outils de documentation et d’interprétabilité (Model Cards, SHAP
- Définir une stratégie d’évaluation des modèles IA, en sélectionnant des métriques adaptées (accuracy, F1-score, biais résiduels, recall) et en analysant les écarts de performance au regard des exigences métier, réglementaires et environnementales, afin de guider les décisions d’optimisation.
- Évaluer la robustesse et la capacité de généralisation d’un modèle IA après entraînement, en identifiant les signes de surapprentissage (overfitting), de sous-apprentissage (underfitting) ou de biais contextuels, afin de valider sa fiabilité avant son déploiement sur des données réelles.
- Superviser l’amélioration continue d’un modèle IA en analysant les performances pré-déploiement (biais résiduels, écarts de précision), les indicateurs d’usage (engagement, taux d’adoption) et les impacts métier (ROI, conformité réglementaire), en mobilisant des techniques d’optimisation (tuning, ré
- Coordonner l’intégration du modèle IA dans l’environnement applicatif, en pilotant les phases de tests et de validation (fonctionnels, d’interopérabilité, de performance) et en mobilisant les équipes concernées (DevOps, DSI, RSSI), afin d’assurer la compatibilité de la solution avec les systèmes cib
- Superviser la production et la validation des livrables associés à la solution IA (guides utilisateurs, documentations API, fiches d’explicabilité), en adaptant les contenus aux profils des destinataires (métiers, techniques, conformité), afin d’assurer la transparence, l’appropriation et la mainten
- Organiser le dispositif de supervision post-déploiement de la solution IA, en définissant les processus d’observabilité, d’alerting, de rollback et de mise à jour continue, en s’appuyant sur des outils MLOps (TFX, Kubeflow, Arize) et des garde-fous algorithmiques (NeMo Guardrails, LLM Security Check
Piloter un projet d’intelligence artificielle
Voir les compétences du bloc (10)
- Élaborer la feuille de route d’un projet IA en définissant les objectifs stratégiques, les livrables attendus et les indicateurs de réussite (incluant les critères ESG et d’IA responsable), en évaluant les ressources humaines, techniques et financières nécessaires, et en modélisant les principaux ri
- Orchestrer les phases du projet IA en adoptant une approche agile ou hybride, en intégrant dans le planning les temps d’expérimentation, les phases de prototypage et les aléas propres à l’IA (drift, biais, qualité des données), afin d’optimiser l’organisation et la flexibilité.
- Construire un budget prévisionnel pour un projet IA en identifiant l’ensemble des coûts liés aux ressources humaines spécialisées (MLOps, référents éthique, accessibilité), aux infrastructures techniques (cloud, GPU, plateformes IA), aux logiciels (licences, monitoring), ainsi qu’aux indicateurs de
- Réaliser des arbitrages budgétaires en cas de dérive ou d’évolution du périmètre d’un projet IA, en analysant les écarts entre prévisionnel et réalisé à l’aide de reporting financiers (Power BI, Tableau) et d’indicateurs de rentabilité et d’impact, afin de maintenir l’équilibre stratégique, réglemen
- Coordonner une équipe pluridisciplinaire et les parties prenantes d’un projet IA, en structurant les processus de travail, en assurant le suivi opérationnel à l’aide d’outils collaboratifs (Jira, Grafana, Azure Monitor) et en adaptant l’organisation aux aléas, afin de garantir l’efficacité, la confo
- Conduire les instances collaboratives d’un projet IA (réunions, ateliers, comités de pilotage), en mobilisant des techniques de facilitation (design thinking, méthodes agiles) et des outils dédiés (Klaxoon, Miro), en régulant les tensions et en favorisant l’intelligence collective, afin de fédérer l
- Capitaliser les enseignements d’un retour d’expérience (REX) post-déploiement d’une solution IA, en mobilisant les parties prenantes projet et en définissant des axes d’amélioration, afin d’enrichir les pratiques internes et d’orienter les futurs projets IA.
- Superviser la clôture d’un projet IA, en coordonnant la finalisation des livrables techniques (documentation d’architecture, scripts de déploiement), fonctionnels (guides utilisateurs, cahiers des charges) et organisationnels (plans de gouvernance, rapports de clôture), en garantissant leur accessib
- Déployer une stratégie d’acculturation et de formation continue aux enjeux de l’intelligence artificielle, en adaptant les formats et contenus (ateliers, guides interactifs, MOOC, démonstrateurs) aux différents profils d’utilisateurs (métiers, techniques, en situation de handicap), afin de faciliter
- Piloter une démarche de conduite du changement en lien avec l’intégration d’une solution IA, en analysant les retours utilisateurs (taux d’usage, feedback qualitatif), en identifiant les freins à l’adoption et en déployant une communication structurée sur les bénéfices et les limites, afin de renfor
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Le métier de Chef de projet data et Intelligence Artificielle est devenu stratégique dans un contexte de transformation numérique accélérée, de massification des données, et de montée en puissance des technologies d’IA, notamment génératives. Il s’impose comme un acteur essentiel pour aider les organisations à créer de la valeur à partir de leurs données, tout en garantissant la conformité, l’éthique et la robustesse des solutions mises en œuvre.
Le Chef de projet data et IA intervient dans des organisations très variées, à savoir : startups, PME, ETI, grandes entreprises, cabinets de conseil, ESN et institutions publiques. Sa fonction évolue selon la taille des structures, leur degré de maturité numérique et leur modèle économique (interne ou externalisé). Le périmètre d’intervention et les responsabilités confiées diffèrent sensiblement d’une organisation à l’autre.
Le Chef de projet Data et Intelligence Artificielle exerce une fonction transversale à forte intensité collaborative. Il travaille au sein d’équipes pluridisciplinaires composées de data scientists, data engineers, développeurs, juristes, architectes ou experts métiers. Son rôle est celui d’un chef d’orchestre, en charge de traduire les besoins fonctionnels en feuille de route technique, de coordonner les contributions, et de garantir l’atteinte des objectifs du projet dans le respect des délais, des contraintes réglementaires et de la valeur métier attendue. Il est généralement rattaché à une direction des systèmes d'information (DSI), une direction innovation ou data, ou directement à une direction métier, selon l’organisation en place. Dans les structures agiles, il peut également travailler au sein d’un « data lab » ou d’une « feature team » dédiée à un produit ou à un cas d’usage spécifique.
Types d'emplois accessibles
A court terme:
* Data Analyst
* Data Scientist junior
* Data Engineer
* Consultant IA / data junior
* Chargé de mission data / IA
* Product Owner IA / data junior
* Assistant maîtrise d’ouvrage / Data analyst
A moyen terme:
* Chef de projet data / Chef de projet Données
* Chef de projet intelligence artificielle / Chef de projet IA générative
* Chef de projet Machine Learning / Deep Learning
* Product Owner IA / Data
* Data Manager
* Consultant IA confirmé
* Responsable de projets data science
A long terme:
* Directeur de projet IA / Responsable de programme IA
* Manager d’équipe IA / Lead data & IA
* Expert IA / Architecte IA
* Consultant senior en IA / Transformation data
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Doranco Espace Multimedia — modalités sur la fiche officielle France Compétences.
- Être certifié Qualiopi. Indispensable pour mobiliser les financements publics et mutualisés (CPF, France Travail, OPCO) au titre des actions de formation. Automatiser votre conformité Qualiopi.
- Structurer le parcours par blocs. Référentiel d'activités, d'évaluation et suivi par bloc de compétences : votre dossier et vos preuves doivent refléter le référentiel officiel de la fiche.
- Déclarer votre activité. Le Bilan Pédagogique et Financier annuel doit ventiler les heures et effectifs — y compris sur ce type de parcours certifiant.
🔄Gérer cette certification dans Loop
Loop est un logiciel de gestion pour organismes de formation. Voici concrètement ce qu'il automatise pour un parcours certifiant comme celui-ci :
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
La certification RNCP 41813 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 41813 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Chef de projet de transformation digitale et industrielle (MS) RNCP 42497
- Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle RNCP 38584
- Chef de projet en éco-ingénierie (MS) RNCP 42307
- Chef de projet en management de l'information stratégique RNCP 40574
- Chef de projet environnement RNCP 42507
- Chef de projet géomatique RNCP 39877
Source des données : France Compétences — Répertoire national des certifications professionnelles (Licence Ouverte / Open Licence Etalab). Fiche officielle : francecompetences.fr. Dernière synchronisation : 6 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.