Devenez expert de la transition alimentaire et de l'IA

La formation est construite autour de 6 "blocs" de compétences :

Bloc 1 : Identification, recherche et collecte des données dans un système de production agricole et/ou dans un système de production industrielle alimentaire
Bloc 2 : Stockage, sécurisation, préparation des données issues de la filière alimentaire
Bloc 3 : Exploitation et valorisation des données issues de la filière alimentaire
Bloc 4 : Accompagnement des transitions dans la filière alimentaire et pilotage de projets au travers la conception et la gestion des projets
Bloc 5 : Management d'équipe et communication
Bloc 6 : Développement économique de l'entreprise dans le cadre de projets entrepreneuriaux ou intrapreneuriaux

Les 3 premiers blocs visent à l’acquisition des connaissances scientifiques et techniques et la maîtrise de leur mise en œuvre pour savoir :

- Mener un projet d’intégration d’outils IA dans une chaîne de valeur impliquant fournisseurs, distributeurs, clients et collaborateurs.
- Préparer et conduire des audits relatifs à la collecte et à la valorisation de données dans un contexte de production agricole ou de production/transformation industrielle alimentaire.

- Configurer un environnement de travail pour la data science, en sélectionnant les outils matériels et logiciels adaptés.
- Mettre en œuvre des solutions de collecte, de structuration, de traitement et d’intégration des données, en s’appuyant sur des langages de programmation, des systèmes de versioning, des connecteurs (api, etl) et des architectures cloud ou hybrides.
- Assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie, en appliquant les principes de gouvernance, de traçabilité et de cybersécurité, dans le respect des exigences réglementaires (rgpd).
- Analyser des données issues des systèmes de production à l’aide de méthodes statistiques, de visualisations avancées et d’indicateurs métiers, afin d’explorer les variables clés, de comprendre les leviers d’amélioration et d’éclairer les décisions dans un contexte professionnel.
- Concevoir, entraîner, évaluer et fiabiliser des modèles de machine learning, en mobilisant des techniques adaptées de traitement, de sélection de variables, d’évaluation de performance et d’optimisation, tout en tenant compte des biais et des contraintes métier.

- Garantir la cohérence, l’efficacité, la reproductibilité et la compatibilité des traitements de données dans un cadre scientifique et collaboratif.
- Opérer une veille scientifique.
- Comprendre les enjeux et les méthodologies en recherche et développement.
- Restituer de manière claire et critique les résultats d’analyse ou de modélisation, en les adaptant aux publics cibles, et industrialiser leur déploiement dans une logique mlops garantissant la maintenance, la traçabilité et l’éthique de leur usage.

- Rédiger, présenter et discuter des constats de manière structurée et argumentée.
- Impliquer les décideurs et leur fournir des éléments compréhensibles facilitant l’appropriation des résultats et la prise de décision éclairée.

Les blocs 4, 5 et 6 développent des savoirs permettant : 

1- De s’adapter aux exigences de l’entreprise et de la société :

- Prendre en compte de manière systémique l’ensemble des paramètres du projet (techniques, humains, environnementaux, réglementaires, marché, risques...), formuler une vision stratégique, écrire un plan d’action, en piloter l’exécution, en mesurer les impacts, mettre en œuvre les mesures correctives.
- Prendre en compte les dimensions économiques et financières des projets et du management.
- Analyser les modèles économiques, évaluer la rentabilité des décisions, dialoguer efficacement avec les acteurs/partenaires juridiques et financiers.
- Accompagner le développement commercial de l’entreprise en s’appuyant sur une compréhension fine du marché, du comportement client et de la proposition de valeur.
- Négocier, contractualiser et vendre dans un souci de viabilité économique, efficacité opérationnelle et orientation client.

- Accompagner les transitions, notamment numériques, énergétiques et environnementales, en intégrant les impératifs écologiques et climatiques nécessaires à l'approche « one health » et à la transformation durable des systèmes agricoles.

- Prendre en compte les enjeux et les besoins de la société et diffuser les principes et apports de la démarche scientifique.

2- D'intégrer dans sa pratique professionnelle les paramètres organisationnels, personnels et culturels de son métier :

- Conduire des projets innovants visant à faire émerger des solutions pérennes dans un contexte de transitions.
- Développer une posture de leadership efficace, intégrative, responsable et agile, fondée sur l’auto-évaluation de sa pratique, le cadre réglementaire et les valeurs de l’entreprise.
- Manager les équipes, prévenir et traiter les conflits ainsi que la résistance au changement en s’appuyant sur des outils de pilotage (réunions, entretiens, reporting…) favorisant l’implication, la motivation et la performance collective.

- Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au sein de l’entreprise ou dans des projets entrepreneuriaux.

- Travailler en contexte international et multiculturel.

- Se connaître, s’autoévaluer, gérer ses compétences (notamment dans une perspective de formation tout au long de la vie), opérer des choix professionnels et progresser régulièrement dans sa carrière.