Le cadre mondial des compétences et des compétences pour le monde numérique

Apprentissage machine MLNG Beta

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Développer des systèmes qui apprennent à partir des données et de l'expérience, en améliorant les performances, la précision et l'adaptabilité dans des environnements dynamiques.

Traduction française canadienne de SFIA 9 : Version bêta

SFIA 9 en anglais est maintenant disponible.

  • Ceci est une version bêta de SFIA 9 en français canadien.
  • Nous l'avons créée en utilisant la Phrase Localization Platform, en combinant :
    • Le contenu traduit de SFIA 8
    • Les contributions de 7 principaux fournisseurs de traduction automatique
  • Nous mettrons cette traduction à jour après révision et contrôle de la qualité.
  • SVP, contactez-nous si vous remarquez des erreurs ou si vous avez des questions.

Note : Bien que la traduction automatique aide à créer des versions initiales, la révision professionnelle assure la précision et un langage adapté au contexte.

Notes d’orientation

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Les activités peuvent inclure -- mais ne sont pas limitées à :

  • l'évaluation de l'adéquation de l'apprentissage automatique aux problèmes des entreprises
  • sélectionner et appliquer les techniques, algorithmes et outils d'apprentissage automatique appropriés pour résoudre les problèmes de l'entreprise
  • préparer les données pour l'apprentissage automatique, y compris le nettoyage, la transformation et l'ingénierie des caractéristiques
  • la conception, l'entraînement, l'optimisation et le réentraînement de modèles utilisant l'apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement
  • gérer les MLOps pour le déploiement, le suivi et la gestion du cycle de vie des modèles
  • l'évaluation des modèles en termes de performance, de robustesse, d'équité et de partialité, et la sélection de mesures pour évaluer les résultats
  • diagnostic et résolution de problèmes avant et après déploiement
  • anticiper les implications organisationnelles, y compris l'éthique, la partialité, la vie privée, la durabilité et la protection des données
  • établir la traçabilité des résultats produits par les systèmes d'apprentissage automatique
  • mettre en œuvre des mécanismes d'apprentissage continu pour garantir que les modèles s'adaptent aux nouvelles données et aux environnements changeants, y compris l'adaptation en temps réel aux nouveaux intrants et à l'évolution des conditions.

Comprendre les niveaux de responsabilité de cette compétence

Là où les niveaux inférieurs ne sont pas définis...
  • Les tâches et responsabilités spécifiques ne sont pas définies car la compétence exige un niveau plus élevé d’autonomie, d’influence et de complexité dans la prise de décision que ce à quoi on s’attend généralement à ces niveaux. Vous pouvez utiliser les énoncés d’essence pour comprendre les responsabilités génériques associées à ces niveaux.
Là où les niveaux supérieurs ne sont pas définis...
  • Les responsabilités et les obligations de rendre compte ne sont pas définies parce que ces niveaux supérieurs impliquent un leadership stratégique et une influence organisationnelle plus large qui va au-delà de la portée de cette compétence spécifique. Voir les énoncés d’essence.

Développer des compétences et démontrer les responsabilités liées à ces compétences

Les niveaux définis montrent la progression progressive des compétences et des responsabilités.

Là où les niveaux inférieurs ne sont pas définis...

Vous pouvez développer vos connaissances et soutenir d’autres personnes qui ont des responsabilités dans ce domaine en :

  • Apprendre les concepts et principes clés liés à cette compétence et son impact sur votre rôle
  • Exécution de compétences connexes (voir les compétences SFIA connexes)
  • Supporting others who are performing higher level tasks and activities
Là où les niveaux supérieurs ne sont pas définis...
  • Vous pouvez progresser en développant des compétences connexes qui conviennent mieux aux niveaux supérieurs de leadership organisationnel.

Afficher/masquer les descriptions et les niveaux supplémentaires.

Levels of responsibility for this skill

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Apprentissage machine: Niveau 2

Niveau 2 -- Aider: Essence du niveau : Fournit une assistance aux autres, travaille sous une supervision courante et fait preuve de discernement pour résoudre les problèmes courants. Apprend activement par le biais de formations et d'expériences sur le terrain.

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Participer à la préparation des données, à la formation des modèles et aux tâches d'évaluation sous une supervision régulière. Utilise des cadres et des outils standard d'apprentissage automatique pour développer des modèles de base pour des problèmes bien définis. Documente les résultats et contribue à la maintenance des solutions d'apprentissage automatique.

Apprentissage machine: Niveau 3

Niveau 3 -- Mettre en pratique: Essence du niveau : Effectuer des tâches variées, parfois complexes et non routinières, en utilisant des méthodes et des procédures standard. Travaille sous une direction générale, fait preuve de discrétion et gère son propre travail dans le respect des délais. Améliore de manière proactive ses compétences et son impact sur le lieu de travail.

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Appliquer les techniques et algorithmes d'apprentissage automatique établis pour résoudre les problèmes de l'entreprise. Sélectionner et préparer les données pour l'entraînement et l'évaluation des modèles. Entraîne, optimise et valide les modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'outils et de cadres standard. Déploie les modèles en production et surveille leurs performances. Communiquer les résultats et les limites aux parties prenantes.

Apprentissage machine: Niveau 4

Niveau 4 -- Activer: Essence du niveau : Effectuer diverses activités complexes, soutenir et guider les autres, déléguer des tâches le cas échéant, travailler de manière autonome sous une direction générale et apporter son expertise pour atteindre les objectifs de l'équipe.

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Évalue la pertinence de l'apprentissage automatique et conçoit et développe des solutions pour une série de problèmes professionnels. Sélectionner et appliquer les techniques et algorithmes appropriés en fonction des caractéristiques des données et des exigences de l'entreprise. Fournit des conseils aux autres. Développe des fonctionnalités et optimise les performances des modèles. Met en œuvre des algorithmes et contribue au développement, à l'évaluation, au suivi et au déploiement. Appliquer des règles et des lignes directrices spécifiques au secteur, en anticipant les risques et les implications. Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer les modèles d'apprentissage automatique dans les systèmes de production. Effectue des analyses approfondies des performances et résout les problèmes.

Apprentissage machine: Niveau 5

Niveau 5 - Assurer, aviser: Essence du niveau : Fournit des conseils faisant autorité dans son domaine et travaille sous une direction générale. Il est responsable de l'obtention de résultats significatifs, de l'analyse à l'évaluation en passant par l'exécution.

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Diriger le développement et la mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique pour des problèmes commerciaux complexes et à fort impact. Architecte des pipelines et des systèmes d'apprentissage automatique de bout en bout, en intégrant les pratiques MLOps. Évalue et sélectionne les outils, les cadres et l'infrastructure pour les projets d'apprentissage automatique. Établir des pratiques et des normes pour le développement et les opérations d'apprentissage automatique. Fournir des conseils d'expert et des orientations sur les techniques et les applications d'apprentissage automatique. Collaborer avec les parties prenantes pour aligner les initiatives d'apprentissage automatique sur les objectifs de l'organisation.

Apprentissage machine: Niveau 6

Niveau 6 Initier, influencer: Essence du niveau : exerce une influence significative sur l'organisation, prend des décisions de haut niveau, élabore des politiques, fait preuve de leadership, favorise la collaboration au sein de l'organisation et accepte de rendre des comptes dans des domaines clés.

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Définit l'orientation stratégique et la feuille de route pour l'adoption de l'apprentissage automatique et l'innovation au sein de l'organisation. Établit des cadres de gouvernance et des protocoles recommandés pour un développement et une utilisation responsables, éthiques et durables de l'apprentissage automatique. Dirige le développement des capacités, des politiques, des normes et des lignes directrices organisationnelles en matière d'apprentissage automatique. Collabore avec les parties prenantes de haut niveau afin d'identifier les opportunités à fort impact pour l'apprentissage automatique et dirige leur mise en œuvre. Suit la recherche et les tendances du secteur et les intègre dans les pratiques organisationnelles.