Un CAIP conçoit et déploie des solutions d'IA, valide les modèles avec les données, et gère risques, éthique, confidentialité et gouvernance pour délivrer de la valeur de façon responsable.
En pratique, un professionnel IA intervient sur tout le cycle de vie : cadrage du problème, compréhension des données, entraînement des modèles, évaluation des performances, déploiement, puis suivi et amélioration.
Le niveau CAIP couvre le machine learning et le deep learning, ainsi que les domaines applicatifs (TLN, vision par ordinateur, robotique/systèmes experts). Il inclut aussi la gestion des risques tels que biais, confidentialité, sécurité et conformité.
Les organisations attendent de plus en plus une IA alignée sur la stratégie et gouvernée de manière responsable : garde-fous, documentation, supervision et indicateurs pour garantir des systèmes fiables et maîtrisés dans le temps.
La différence entre un prototype et une IA en production, c'est la gouvernance : monitoring, contrôle du changement, gestion des risques et responsabilités claires.
“CAIP = compétences techniques + déploiement responsable.”
Expert Trainer
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L'examen CAIP est structuré par domaines : fondamentaux IA, analyse/visualisation des données, ML, deep learning et TLN, vision/robotique, puis risques, confidentialité, conformité, éthique, gouvernance et stratégie.
C'est une démarche structurée pour identifier, évaluer, traiter et surveiller des risques IA (biais, sécurité, transparence, conformité) via une gouvernance, des contrôles et des preuves.
Une gouvernance IA efficace définit rôles clairs, niveaux de risque, workflows d'approbation et principes éthiques. Elle permet l'innovation responsable tout en gérant les risques de biais, confidentialité, transparence et responsabilité.
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