Intitulé complet : Développeur en Intelligence Artificielle Certificateur : IA CFA Code NSF : 114b, 125g, 326 Formacode : 31028 (Intelligence artificielle), 30812 (Python), 31067 (Développement informatique) Date de mise à jour : 27/04/2026
Le marché mondial de l’IA devrait atteindre 1 800 milliards de dollars d’ici 2030, avec une croissance annuelle estimée à +40%. En Europe, cette dynamique pourrait générer des millions d’emplois dans les prochaines années, portée par l’automatisation, l’analyse de données et les usages métiers.
Simulation de l'intelligence
L’IA automatise des tâches complexes en reproduisant certaines capacités cognitives humaines : apprentissage, reconnaissance de formes, prédiction et prise de décision. Elle accélère les processus et améliore la performance dans de nombreux secteurs.
Discipline plurielle
Elle puise dans l’informatique, les mathématiques, les neurosciences et les sciences cognitives. Cette approche transdisciplinaire permet de concevoir des modèles plus robustes, capables de traiter des données massives et de s’adapter à des contextes variés.
Le développeur IA
Acteur clé de cette révolution technologique, il conçoit, entraîne et déploie les systèmes intelligents de demain. Son rôle couvre aussi la qualité des données, l’optimisation des modèles et l’intégration de solutions utiles, fiables et responsables.
Objectifs Pédagogiques
À l'issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
01
Programmer la collecte automatisée de données depuis des sources web, bases de données et systèmes Big Data
02
Développer des pipelines de traitement, d'agrégation et de stockage de données conformes au RGPD
03
Mettre à disposition des données via des APIs REST exploitables par les équipes techniques
04
Identifier, paramétrer et intégrer des services d'intelligence artificielle préexistants dans un système d'information
05
Développer et exposer des modèles IA via des APIs REST robustes et documentées
06
Monitorer des modèles IA en production et automatiser les tests pour garantir leur qualité continue
07
Concevoir et développer des applications complètes intégrant des services d'intelligence artificielle
08
Assurer le maintien en condition opérationnelle d'une application IA (surveillance, résolution d'incidents, MLOps)
Évaluation & Suivi
Modalités d'évaluation
L'évaluation repose sur des cas pratiques et mises en situation professionnelle, avec soutenance orale devant jury et remise de livrables.
1
BC01 — Données IA
Mise en situation : réalisation d'un service numérique basé sur des données. Livrable : rapport professionnel individuel. Évaluation : correction du rapport + soutenance orale individuelle.
2
BC02 — Modèles & Services IA
Cas pratique (3 premières compétences) + mise en situation (5 autres compétences). Livrable : rapport professionnel individuel. Évaluation : correction du rapport + soutenance orale avec démonstration du projet.
3
BC03 — Applications IA
Mise en situation (6 premières compétences) + cas pratique (2 dernières). Livrables : rapport professionnel + documentation technique du monitorage et de la résolution d'incident. Évaluation : correction + soutenance orale avec démonstration.
Jury de certification
Composé d'au moins 2 professionnels avec minimum 2 ans d'expérience en développement IA/data
Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l'organisme certificateur et évaluateur
Les jurés ne doivent pas avoir de lien professionnel ou personnel avec le candidat
Modalités de suivi
Émargement et feuilles de présence à chaque session
Entretiens individuels de suivi tout au long du parcours
Données disponibles après la 1ère session — processus de collecte formalisé.
Programme de Formation Détaillé
Programme structuré en 5 modules progressifs, couvrant l'ensemble du cycle de vie d'un projet IA.
1
Module 1 — Fondamentaux & environnement de travail (env. 150h)
Algorithmique, Python avancé, bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL), introduction au Machine Learning, outils de versionnement (Git/GitHub).
2
Module 2 — BC01 : Collecte, stockage et mise à disposition des données (env. 250h)
Web scraping (BeautifulSoup, Scrapy), requêtes SQL avancées, Big Data (Spark), pipelines ETL, agrégation et nettoyage de données, création de bases de données RGPD-conformes, développement d'APIs REST (FastAPI).
3
Module 3 — BC02 : Intégration de modèles et services IA (env. 300h)
Benchmark et sélection de services IA, paramétrage selon documentation technique, développement d'APIs exposant des modèles IA, intégration dans des applications existantes, monitoring (métriques, alertes), tests automatisés, chaîne CI/CD MLOps.
4
Module 4 — BC03 : Développement d'applications IA (env. 350h)
Analyse du besoin et spécifications fonctionnelles, conception de l'architecture technique, développement full-stack (interfaces + composants), intégration de services IA, tests automatisés, livraison continue, surveillance applicative et résolution d'incidents.
5
Module 5 — Projet de certification & soutenance (env. 150h)
Projet fil rouge en entreprise ou en équipe, rédaction du rapport professionnel individuel, préparation et soutenance orale devant jury de certification.
Organisation & Modalités Pédagogiques
Durée totale
12 à 18 mois — environ 1 200 heures (présentiel + distanciel)
Toute personne en recherche d'emploi souhaitant se reconvertir dans l'IA
Salariés
En poste souhaitant évoluer vers des métiers du développement IA
Indépendants / en reconversion
Profils souhaitant acquérir une expertise reconnue niveau Bac+3/4
Prérequis d'entrée en formation
Aucun prérequis de diplôme ou d'expérience professionnelle requis
Maîtrise du français niveau B2 minimum
Compétences informatiques fondamentales : utilisation d'un système de fichiers, navigation internet, installation d'applications
Compréhension du métier de développeur en intelligence artificielle
Motivation, cohérence du projet professionnel et capacité à s'engager dans un parcours exigeant
Modalités d'admission
L'entrée est conditionnée à la validation d'un test de positionnement évaluant : la motivation du candidat, la cohérence du projet professionnel, les compétences techniques fondamentales et les compétences transversales. Ce test inclut une phase d'auto-apprentissage.
Débouchés Professionnels
Un marché du travail en forte demande, dans des secteurs variés et en constante croissance.
Développeur IA
Conçoit et intègre des solutions d’intelligence artificielle pour automatiser des tâches, améliorer la prise de décision et créer de nouveaux services.
Développeur ML
Développe, entraîne et optimise des modèles de machine learning pour la classification, la prédiction et l’analyse de données.
Développeur Python
Crée des scripts, applications et API en Python, avec une forte polyvalence sur le traitement de données et l’automatisation.
Lead Développeur IA
Pilote l’architecture technique, encadre les équipes et garantit la qualité des projets IA de bout en bout.
Secteurs recruteurs
Industries & startups innovantes
TPE, PME et majors du numérique
Banques & assurances
Grande distribution & transport
Santé, services publics et éditeurs de logiciels
Conseil, data services et cabinets de transformation digitale
Rémunération indicative : salaire moyen d’un développeur IA junior entre 35 000 et 45 000 € brut/an, avec une évolution possible jusqu’à 70 000 € brut/an pour un profil senior.
La demande reste très forte sur ces métiers, avec un taux de chômage particulièrement bas dans le secteur du numérique et de l’IA.
Insertion Professionnelle : Des Chiffres Parlants
Les diplômés de la certification RNCP 37827 s'insèrent rapidement et durablement sur le marché de l'emploi (données 2021).
74%
Insertion à 6 mois
74 % des diplômés ont déjà retrouvé un emploi dans les 6 mois suivant la certification, signe d'une entrée rapide dans la vie active et d'une forte adéquation avec les besoins des entreprises.
95%
Insertion à 2 ans
À 2 ans, le taux d'insertion atteint 95 %, confirmant une employabilité durable et un positionnement solide sur un marché en tension.
38 000 €/an
Salaire médian
Le salaire médian à l'embauche se situe autour de 38 000 € brut par an, avec des progressions rapides pour les profils qui montent en compétence sur l'IA, la data et le développement.
82%
En CDI
Une large majorité des diplômés accède à un CDI, preuve que les employeurs recrutent ces profils pour des besoins pérennes et stratégiques.
Ces résultats confirment la forte employabilité des développeurs IA, recherchés pour leurs compétences techniques et leur capacité à créer de la valeur rapidement.
Le Métier de Développeur IA : Au-delà des Lignes de Code
Au quotidien, le développeur IA alterne entre collecte de données, structuration des flux, mise à disposition via des services robustes et contrôle de la conformité. Le rôle demande autant de rigueur technique que de veille permanente pour faire évoluer les outils et les pratiques.
Automatisation & extraction
Web scraping, bases de données, Big Data — collecter la matière première de l'IA avec Python, BeautifulSoup, Scrapy, Pandas et Spark pour automatiser l'extraction, nettoyer les jeux de données et traiter des volumes importants.
SQL & APIs
Concevoir des requêtes SQL performantes et des APIs fiables pour exposer les données, avec PostgreSQL et MongoDB côté stockage, puis des interfaces REST, GraphQL et FastAPI pour industrialiser l'accès aux services.
Conformité RGPD
Intégrer l'anonymisation et la pseudonymisation dès la conception, documenter le registre des traitements et collaborer avec le DPO pour garantir une collecte et un usage des données conformes aux exigences réglementaires.
Veille continue
Assurer un benchmarking régulier des modèles, participer à des communautés techniques et suivre les publications scientifiques pour identifier les approches les plus efficaces et anticiper les évolutions de l'écosystème IA.
Bloc de compétences BC02 & BC03
Intégration et Monitoring des Modèles IA
Au cœur du métier, la capacité à intégrer des modèles existants et à les maintenir en condition opérationnelle est essentielle.
Identification et paramétrage de services IA préexistants : sélection du bon modèle selon le cas d’usage, configuration des paramètres d’inférence, gestion des versions, adaptation des prompts ou des hyperparamètres, et validation des contraintes de latence, coût et sécurité.
Développement d'APIs dédiées aux modèles IA : conception d’interfaces REST ou GraphQL, gestion de l’authentification et des quotas, mise en place de schémas de requêtes/réponses, journalisation des appels, et gestion robuste des erreurs, timeouts et retries.
Intégration des APIs dans des applications complètes : connexion aux backends métier, orchestration des flux de données, intégration dans des pipelines CI/CD, gestion des webhooks et des files de traitement, et compatibilité avec les environnements cloud ou conteneurisés.
Monitoring et amélioration continue des performances : suivi des métriques de latence, taux d’erreur, disponibilité et qualité des sorties, détection de dérive des données ou du modèle, alerting, tests A/B et réentraînement périodique.
En production, une approche MLOps est indispensable pour fiabiliser le cycle de vie des modèles : elle relie le déploiement, l’observabilité, la gouvernance et l’amélioration continue. L’objectif n’est pas seulement de mettre un modèle en service, mais de garantir qu’il reste performant, traçable et aligné avec les besoins métier dans la durée.
01
Identifier
Choisir le service IA, cadrer les besoins et vérifier les contraintes techniques.
02
Développer
Créer les APIs, sécuriser les échanges et préparer les logs et métriques.
03
Intégrer
Brancher le modèle aux applications, aux pipelines et aux environnements de déploiement.
04
Monitorer
Mesurer la qualité, détecter la dérive et améliorer en continu les performances.
RNCP 37827 : Votre Passeport pour l'Avenir de l'IA
Niveau 6 — Bac +3/4
Certification reconnue par France Compétences et inscrite au Répertoire National des Certifications Professionnelles. Pour les employeurs, c’est un repère clair : un diplôme officiel, structuré, évalué, et directement lisible en termes de niveau de qualification et d’employabilité.
Validité jusqu'en 2028
Reconnue jusqu’au 19 juillet 2028, cette certification offre une visibilité précieuse sur sa pérennité. Elle garantit un cadre stable pour votre parcours de formation, rassure les recruteurs sur la solidité du référentiel, et renforce la valeur du diplôme dans le temps.
Marché porteur
Le marché des développeurs IA reste en forte croissance, porté par l’adoption rapide de l’IA dans tous les secteurs : industrie, services, santé, finance ou numérique. Les entreprises recherchent des profils capables de concevoir, intégrer et maintenir des solutions IA opérationnelles, avec de réelles perspectives d’évolution et d’embauche.
Prêt à transformer cette opportunité en projet concret ? Commencez votre candidature dès maintenant et faites le premier pas vers une carrière d’avenir dans l’intelligence artificielle.
IA CFA — Mentions légales & Attestation
Sanction / Attestation
À l'issue de la formation, les apprenants ayant validé les 3 blocs de compétences obtiennent le Titre à finalité professionnelle : Développeur en Intelligence Artificielle — RNCP 37827 — Niveau 6 (Bac+3/4), inscrit au Répertoire National des Certifications Professionnelles, reconnu par France Compétences. Chaque bloc peut être validé de façon autonome. En cas de VAE, les compétences sont évaluées via un dossier de validation et un entretien devant jury.
IA CFA, société par actions simplifiée au capital social de 1 €, dont le siège social est situé au 32 RUE ROBERT WITCHITZ 94200 IVRY-SUR-SEINE, immatriculée au Registre du Commerce et des Sociétés de Créteil sous le numéro 101 437 507, représentée par ARTISTE FORMATION GROUPE agissant et ayant les pouvoirs nécessaires en tant que président.