APMG Artificial Intelligence and Automation Practitioner (AIAP) - Formation en ligne (examen inclus)

APMG Artificial Intelligence and Automation Practitioner (AIAP) - Formation en ligne (examen inclus)

Artificial Intelligence and Automation Practitioner (AIAP) est une qualification professionnelle pratique de niveau 4 destinée aux personnes souhaitant utiliser l'IA, l'automatisation et les flux de travail numériques pour améliorer le fonctionnement des organisations.

Plutôt que de se concentrer uniquement sur la théorie de l'IA, le programme enseigne aux apprenants comment identifier les inefficacités, analyser les processus métier, évaluer les opportunités d'automatisation, concevoir des solutions pratiques et mettre en œuvre des améliorations qui apportent une valeur ajoutée mesurable à l'entreprise. Le programme intègre également l'IA responsable, la protection des données, le RGPD, la gouvernance, la supervision humaine et les considérations éthiques tout au long du parcours d'apprentissage.

Conforme à la norme professionnelle britannique ST1512 v2.1 « Artificial Intelligence and Automation Practitioner », la certification AIAP comble le fossé entre les technologies émergentes et l’amélioration concrète des activités. Les apprenants acquièrent la capacité de passer de l’analyse des flux de travail et de l’identification des opportunités à la définition des exigences, à la conception de solutions, aux tests, à la mise en œuvre, au suivi et à l’amélioration continue.

Que vous travailliez dans les opérations, l’amélioration des processus, la transformation numérique, la gestion du changement, la prestation de services ou l’amélioration des activités — ou que vous débutiez une carrière dans l’IA et l’automatisation —, l’AIAP offre un parcours structuré pour développer des compétences pratiques en IA et en automatisation, adaptées aux besoins des employeurs.

Que comprend la formation ?

• Langue du cours et de l’examen : anglais
• Niveau débutant à intermédiaire
• Accès d’un an à une plateforme d’apprentissage en ligne accréditée
• Temps d’étude estimé à 30 heures
• Bon d’examen inclus
• Badges numériques délivrés après réussite de la formation

Résultats d’apprentissage

• Analyser les flux de travail de l’entreprise afin d’identifier les inefficacités, les goulots d’étranglement, les doublons et les opportunités d’amélioration.
• Évaluer les opportunités offertes par l’IA et l’automatisation en fonction de la faisabilité, de la maturité organisationnelle, de la proportionnalité et de la valeur commerciale potentielle.
• Cartographier et analyser les processus métier à l’aide de techniques structurées afin d’identifier les causes profondes plutôt que de se contenter de traiter les symptômes.
• Définir des exigences claires et le périmètre du projet, y compris les besoins des parties prenantes, les critères de réussite, les critères d’acceptation et les limites pratiques.
• Élaborer des analyses de rentabilité convaincantes qui présentent la valeur, les coûts, les risques et les compromis des solutions d’IA et d’automatisation proposées.
• Concevoir des flux de travail responsables basés sur l’IA qui tiennent compte de la qualité des données, de la gouvernance, de la confidentialité, de la sécurité, du RGPD, de l’éthique et du contrôle humain.
• Concevoir des flux de travail pour l’avenir en utilisant des approches appropriées en matière d’IA, d’automatisation, d’intégration et de « low-code »/« no-code ».
• Tester et évaluer les solutions à l’aide de scénarios structurés, des retours d’expérience des utilisateurs, de la planification de projets pilotes et d’évaluations de l’état de préparation.
• Surveiller et améliorer les solutions en production en suivant les performances, en identifiant les dérives ou les problèmes émergents, et en hiérarchisant les améliorations continues.
• Communiquer efficacement avec les parties prenantes en traduisant les décisions techniques, les impacts métier et les résultats des améliorations dans un langage clair et accessible.

À qui s'adresse cette formation ?

• Professionnels des opérations et des processus : professionnels travaillant dans les opérations, la prestation de services, la finance, le service client ou l’amélioration des processus qui souhaitent utiliser l’IA et l’automatisation pour optimiser les flux de travail.
• Professionnels de la transformation numérique : personnes impliquées dans la transformation numérique, l’amélioration des activités, l’automatisation ou l’adoption de technologies qui ont besoin de compétences pratiques en matière de mise en œuvre de l’IA.
• Équipes chargées du changement et de l’amélioration : responsables du changement, spécialistes de l’amélioration des processus métier et équipes de transformation cherchant à identifier et à mettre en œuvre des améliorations de processus basées sur l’IA.
• Futurs praticiens de l’IA et de l’automatisation : professionnels en début de carrière à la recherche d’une qualification reconnue et de compétences pratiques pour des postes émergents dans le domaine de l’IA et de l’automatisation.

Prérequis

Aucun prérequis formel en matière d’IA, de programmation ou de science des données n’est spécifié pour le programme AIAP.

Cette certification est conçue pour développer des compétences pratiques en IA et en automatisation, ce qui la rend adaptée aussi bien aux professionnels confirmés qu’aux personnes débutant dans ce domaine.

Pour une expérience d’apprentissage optimale, les participants devraient idéalement posséder :

• Une connaissance de base des outils de l’environnement de travail numérique.
• Un intérêt pour l’IA, l’automatisation ou l’amélioration des processus métier.
• Une certaine compréhension du fonctionnement des processus métier et des flux de travail.
• La capacité à communiquer avec les parties prenantes et à comprendre les exigences métier.

Aucune expertise en programmation n’est requise, car le programme se concentre sur l’application de la technologie à l’amélioration concrète des flux de travail plutôt que sur le développement de modèles d’IA à partir de zéro.

Qu’allez-vous apprendre ?

Module 1 : Le rôle du professionnel de l’IA et de l’automatisation

• Comprendre le rôle du professionnel de l’IA et de l’automatisation
• Responsabilités professionnelles et limites
• Contexte organisationnel
• Pratique centrée sur l’humain
• Comportement professionnel responsable
• Sensibilisation des parties prenantes

Objectif : Comprendre le rôle et la manière dont les praticiens de l’IA et de l’automatisation contribuent à l’amélioration organisationnelle.

Module 2 : Fondamentaux de l’IA, de l’automatisation et des flux de travail numériques

• Principes fondamentaux de l’IA
• Automatisation basée sur des règles
• Flux de travail numériques
• Technologies « low-code » / « no-code »
• Environnements cloud et sur site
• Capacités et limites des différentes approches
• Considérations humaines et organisationnelles

Objectif : Acquérir des bases pratiques en matière d’IA, d’automatisation et de technologies de flux de travail numériques.

Module 3 : Analyse des processus métier et identification des opportunités

• Cartographie des processus métier
• Analyse des flux de travail
• Identification des goulots d’étranglement et des inefficacités
• Détection des doublons et du gaspillage
• Analyse des causes profondes
• Identification des véritables opportunités d’amélioration
• Distinction entre les symptômes et les problèmes sous-jacents

Objectif : Apprendre à identifier les domaines dans lesquels l’IA et l’automatisation peuvent créer une valeur significative.

Module 4 : Exigences, périmètre et élaboration d’une analyse de rentabilité

• Exigences des parties prenantes
• Collecte des exigences
• Définition du périmètre du projet
• Critères de réussite
• Critères d’acceptation
• Élaboration d’une analyse de rentabilité
• Analyse de la valeur et des compromis
• Communication des propositions aux décideurs

Objectif : Transformer les connaissances acquises sur les processus en propositions d’amélioration clairement définies et commercialement viables.

Module 5 : Information, données, gouvernance et conception responsable

• Qualité des données et gestion de l’information
• Protection des données
• Sensibilisation au RGPD
• Contrôles d’accès
• Responsabilité et transparence
• Gouvernance de l’IA
• IA éthique
• Supervision humaine
• Conception de solutions responsables

Objectif : Garantir que les solutions d’IA et d’automatisation soient sûres, fiables, conformes et responsables.

Module 6 : Conception de solutions de flux de travail et réflexion sur la mise en œuvre pratique

• Conception des flux de travail de l’état futur
• Solutions de flux de travail basées sur l’IA
• Automatisation et intégration
• Approches « low-code » / « no-code »
• Parcours de workflow de routine
• Gestion des exceptions
• Parcours pour les cas sensibles
• Transferts et validations
• Convivialité et contraintes opérationnelles

Objectif : Concevoir des solutions pratiques qui fonctionnent dans des environnements organisationnels réels.

Module 7 : Tests, évaluation et préparation à la mise en œuvre

• Tests basés sur des scénarios
• Tests des workflows
• Démonstrations pour les utilisateurs
• Planification des projets pilotes
• Évaluation des solutions
• Préparation à la mise en œuvre
• Accompagnement des utilisateurs
• Communication et adoption

Objectif : valider les solutions avant leur mise en œuvre et préparer les personnes et les processus à une adoption réussie.

Module 8 : Amélioration continue, suivi et pérennisation de la valeur

• Suivi des flux de travail en production
• Mesure des performances
• Identification des écarts par rapport aux flux de travail prévus
• Suivi des processus basés sur l’IA
• Hiérarchisation des opportunités d’amélioration
• Amélioration continue
• Mesure de la valeur métier pérenne

Objectif : garantir que les solutions d’IA et d’automatisation continuent à apporter de la valeur après leur mise en œuvre.

Module 9 : Pratique intégrée et préparation professionnelle

• Études de cas d’amélioration de bout en bout
• Développement de portefeuille
• Pratique fondée sur des preuves
• Communication avec différents publics
• Réflexion professionnelle
• Amélioration intégrée des flux de travail
• Démonstration des compétences professionnelles

Objectif : Regrouper l’analyse, la conception, la gouvernance, la mise en œuvre et l’évaluation au sein d’une pratique professionnelle complète.

Module 10 : Application en milieu professionnel et évolution de carrière

• Mise en œuvre des compétences en IA et en automatisation en milieu professionnel
• Définition d’objectifs professionnels
• Renforcement des capacités en milieu professionnel
• Développement professionnel continu
• Parcours professionnels
• Réseaux de soutien professionnel
• Préparation à l’évolution en tant que praticien en IA et automatisation

Objectif : Traduire les acquis en performances pratiques sur le lieu de travail et en développement de carrière à long terme.

Licence et accréditation

La formation « Praticien en intelligence artificielle et automatisation (AIAP) » proposée par AVC est dispensée dans le cadre de l’accréditation Cyber Skills, sur la base d’un accord de partenariat, et répond aux exigences d’accréditation.

Adding Value Consulting (AVC) est un organisme de formation accrédité (ATO) par APMG International.

FAQ

Qu’est-ce que la certification « Praticien en intelligence artificielle et automatisation » (AIAP) ?

L’AIAP est une qualification professionnelle de niveau 4 conçue pour développer des compétences pratiques dans l’utilisation de l’IA, de l’automatisation et des flux de travail numériques afin d’améliorer les processus métier, la productivité et la performance organisationnelle. Le programme APMG actuel est aligné sur la norme professionnelle britannique ST1512 v2.1

L’AIAP est-elle une certification technique en IA ?

L’AIAP est axée sur la pratique plutôt que sur des aspects hautement techniques. Elle met l’accent sur l’analyse des flux de travail, l’identification des opportunités d’automatisation, la conception de solutions, la gestion des données et la gouvernance, le test des mises en œuvre et la pérennisation des améliorations, plutôt que sur le développement de modèles d’IA à partir de zéro

Ai-je besoin d’une expérience en programmation ?

Non. Le programme est conçu autour de l’application pratique de l’IA et de l’automatisation, de l’amélioration des flux de travail et de la conception de solutions. Aucune connaissance en programmation ou en science des données avancée n’est requise.

À qui s’adresse l’AIAP ?

Il s’adresse tout particulièrement aux professionnels des opérations et des processus, aux équipes chargées de la transformation numérique et de la gestion du changement, aux futurs praticiens de l’IA et de l’automatisation, ainsi qu’aux apprentis du numérique de niveau 4.

Qu’apprendrai-je dans le cadre de la formation AIAP ?

Vous apprendrez à analyser les processus métier, à identifier les opportunités d’IA et d’automatisation, à définir les exigences, à élaborer des analyses de rentabilité, à concevoir des flux de travail responsables, à tester des solutions, à accompagner la mise en œuvre, à surveiller les performances et à piloter l’amélioration continue

L’AIAP aborde-t-il l’IA responsable ?

Oui. La conception responsable est intégrée tout au long du programme, notamment en matière de protection des données, de RGPD, de gouvernance, d’éthique, de responsabilité, de contrôles d’accès et de supervision humaine

La formation aborde-t-elle l’automatisation des flux de travail ?

Oui. L’AIAP couvre les flux de travail numériques, l’automatisation, l’intégration, les approches « low-code » et « no-code », la conception de flux de travail pour l’avenir, les tests, la mise en œuvre et le suivi continu.

Quelles opportunités de carrière l’AIAP peut-il favoriser ?

Cette qualification peut ouvrir la voie à des parcours professionnels tels que : praticien en IA et automatisation, analyste en amélioration des processus, spécialiste des flux de travail numériques, chargé de changement et de transformation, coordinateur en gouvernance et IA responsable, et responsable de l’optimisation des opérations.

En quoi l’AIAP se distingue-t-il des formations générales sur l’IA ?

L’AIAP met l’accent sur la transformation des connaissances en IA en améliorations mesurables sur le lieu de travail. Plutôt que de se contenter d’apprendre le fonctionnement de l’IA ou la rédaction de prompts, les apprenants développent une approche structurée pour analyser les flux de travail, sélectionner les solutions appropriées, gérer la gouvernance et les risques, mettre en œuvre des améliorations et pérenniser la valeur ajoutée