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Plateforme des données de l’éducation : rapport de préfiguration
ministère de l'éducation nationale et de la jeunesse 03/2025
Titre : Plateforme des données de l’éducation : rapport de préfiguration Type de document : Rapport/synthèse Editeur : ministère de l'éducation nationale et de la jeunesse Date publication : 03/2025 Langues : Français (fre) Descripteurs : chiffres-clés ; exploitation des données ; ONISEP ; politique de l'éducation Résumé : L’expression « plateforme des données de l’éducation » est utilisée dans ce document pour décrire un ensemble de moyens numériques permettant à des acteurs publics ou privés de collecter, héberger, traiter, cataloguer, partager et réutiliser des données scolaires dans un cadre de confiance préalablement établi. Permalink : https://documentation.onisep.fr/index.php?lvl=notice_display&id=119440 Documents numériques associés
accès au PDFAdobe Acrobat PDFQuand France Travail teste l'IA avec le profilage algorithmique des usagers
Caisse des Dépôts, 24/07/2024
Titre : Quand France Travail teste l'IA avec le profilage algorithmique des usagers Type de document : Article Editeur : Caisse des Dépôts Date publication : 24/07/2024 Collection : Localtis Langues : Français (fre) Descripteurs : chômage ; droit de la propriété intellectuelle ; exploitation des données ; France travail ; intelligence artificielle Résumé : La Quadrature du Net a dénoncé fin juin les pratiques de contrôles de France Travail sur ses usagers. L'association estime que l'ancien Pôle emploi multiplie "les expérimentations de profilage algorithmique des personnes sans emploi". Une pratique qu'elle avait aussi pointé du doigt au sein de la Caisse d'allocations familiales (CAF) dès 2022. Le directeur de France Travail estime lui que l'IA est utilisée comme un "outil d'aide à la décision pour les conseillers" et comme un "moyen de leur libérer du temps administratif". Permalink : https://documentation.onisep.fr/index.php?lvl=notice_display&id=121024 Documents numériques associés
accès en ligne (sous réserve)URLDirecteur IA : les défis à relever d'un métier en plein essor
Le Monde informatique, 16/07/2024
Titre : Directeur IA : les défis à relever d'un métier en plein essor Type de document : Article Editeur : Le Monde informatique Date publication : 16/07/2024 Langues : Français (fre) Descripteurs : exploitation des données ; intelligence artificielle ; métier d'avenir ; métier nouveau ; métier qui recrute Résumé : Le poste relativement récent de directeur de l'intelligence artificielle requiert une personne capable de gérer une myriade de responsabilités qui se chevauchent. Et dont la moindre n'est pas simplement d'extraire un retour sur investissement de la technologie de l'IA. Permalink : https://documentation.onisep.fr/index.php?lvl=notice_display&id=121055 Documents numériques associés
accès en ligneURLEvolution de la fonction de Délégué à la Protection des Donnée
CNIL (Commission Nationale de L'informatique et des Libertés) 01/07/2024, 23 p.
Titre : Evolution de la fonction de Délégué à la Protection des Donnée Type de document : Rapport/synthèse Editeur : CNIL (Commission Nationale de L'informatique et des Libertés) Date publication : 01/07/2024 Autre Editeur : AFPA (Association nationale pour la Formation Professionnelle des Adultes) Importance : 23 p. Langues : Français (fre) Descripteurs : droit de la propriété intellectuelle ; exploitation des données Résumé : En 2024, 57 % des DPO internes et mutualisés exercent dans une structure de moins de 250 salariés, soit une augmentation de 19 points depuis 2019. C’est le principal constat d'une étude menée par la Cnil sur "l’évolution de la fonction de délégué à la protection des données", rendue publique le 1er juillet 2024. "Le nombre de DPO est passé de 21 000 en 2019 à 34 400 en début 2024", se réjouit la Cnil, qui constate également un "changement de profils des DPO", la part de juristes et d’informaticiens se réduisant. Note de contenu :
Permalink : https://documentation.onisep.fr/index.php?lvl=notice_display&id=120878 Documents numériques associés
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accès en ligneURLEtude exploratoire sur les tendances de l’IA pour l’évolution des métiers d’Atlas (OPCO)
ATLAS (Opco) 28/06/2024, 75 p.
Titre : Etude exploratoire sur les tendances de l’IA pour l’évolution des métiers d’Atlas (OPCO) Type de document : Rapport/synthèse Editeur : ATLAS (Opco) Date publication : 28/06/2024 Importance : 75 p. Langues : Français (fre) Descripteurs : achat approvisionnement ; activité financière des entreprises ; actuariat ; analyse financière ; assurances ; audit et conseil ; banque ; chiffres-clés ; comptabilité ; comptes de l'entreprise ; conseil à l'entreprise ; contrôle de gestion ; documentation ; exploitation des données ; finance de marché ; finances ; formation initiale ; formation tout au long de la vie ; gestion des ressources humaines ; intelligence artificielle ; métier d'avenir ; métier nouveau ; RNCP ; secrétariat - assistanat ; traduction ; veille documentaire Résumé : Cette étude exploratoire vise à fournir aux professionnels du réseau Atlas des pistes d'analyse préliminaires, afin de préparer des travaux d'approfondissement ultérieurs qui pourront être conduits par chacune des branches professionnelles. L’objectif poursuivi consiste à partager un premier niveau d'information commun sur l'impact potentiel de l'Intelligence Artificielle pour les métiers, et identifier les actions pouvant être activées par les organisations sur le sujet. Note de contenu : SOMMAIRE
RÉSUMÉ ............................................................................................................. 2
PRINCIPAUX ENSEIGNEMENTS DE L’ÉTUDE....................................................... 3
SOMMAIRE ........................................................................................................5
1. INTRODUCTION ........................................................................................... 8
1.1. Contexte de l’étude.............................................................................................................
Objectifs............................................................................................................................
2. FONDEMENTS ET ENJEUX DE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE .......................... 9
2.1. Introduction de la partie ......................................................................................................
2.1.1. Objectifs de la section................................................................................................... 9
2.1.2. Importance de comprendre l’IA..................................................................................... 9
2.2. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?..............................................................................10
2.2.1. Définition de l’IA .........................................................................................................10
2.2.2. Types d’IA
2.3. Comment fonctionne l’Intelligence Artificielle ? ...................................................................12
2.3.1. Algorithmes et apprentissage machine .........................................................................12
2.3.2. Technologies clés de l’IA et de l’IA générative ...............................................................13
2.4. Limites pratiques, enjeux éthiques et sociétaux de l’IA .........................................................14
2.4.1. Biais des données et inclusivité de l’Intelligence Artificielle ............................................14
2.4.2. Phénomène de surajustement de l’IA ...........................................................................15
2.4.3. Responsabilité et transparence ....................................................................................15
2.4.4. Respect de la vie privée, sécurité et confidentialité des données....................................16
2.4.5. Impact environnemental de l’Intelligence Artificielle .....................................................17
2.4.6. Enjeux de souveraineté nationale .................................................................................19
2.5. Ecosystème de l’Intelligence Artificielle ...............................................................................21
2.6. Tendances et macro-impacts dans les secteurs clés d’Atlas ..................................................23
2.6.1. Secteur de l’Assurance.................................................................................................23
2.6.2. Secteurs de la Banque et de la Finance .........................................................................25
2.6.3. Secteur du Conseil.......................................................................................................26
2.6.4. Secteur de l’Expertise comptable et du Commissariat aux comptes................................27
2.6.5. Applications transverses de l’Intelligence Artificielle ......................................................28
Etude exploratoire sur l’Intelligence Artificielle 6
3. PERSPECTIVES DE TRANSFORMATION POUR LES METIERS ATLAS............29
3.1. Rappels méthodologiques ..................................................................................................29
3.1.1. Qualification impacts...................................................................................................29
3.1.2. Cartographie écosystème de formations et certifications IA...........................................31
3.2. Impact sur les compétences................................................................................................32
3.3. Impact sur les Méta-métiers...............................................................................................33
3.3.1. Focus sur la segmentation des Méta-métiers ................................................................34
3.3.2. Focus sectoriel ............................................................................................................36
3.3.6. Impact de l’IA sur les mobilités proches et les mobilités d’évolution ...............................38
3.4. Observations choisies sur l’évolution de l’écosystème de formation IA..................................39
3.4.1. Diversification des acteurs et des parcours de la formation IA .......................................40
3.4.2. Données complémentaires d’analyse : répertoire national des certifications et informations
associées............................................................................................................................
3.4.3. Principaux constats sur l’écosystème français de formation IA .......................................43
3.4.4. Pistes d'ouverture et d’approfondissement...................................................................44
4. Recommandations....................................................................................... 46
Axe 1 : Promouvoir une approche différenciée en adaptant le contenu des formations aux impacts
potentiels de l’IA sur les métiers................................................................................................46
Faire preuve de transparence et encourager la transition des compétences.............................46
Proposer une formation d’acculturation généraliste à l’IA pour les méta-métiers peu ou pas
impactés
Proposer des formations personnalisées pour les méta-métiers en évolution ..........................47
Identifier les passerelles d’accompagnement pour les méta-métiers en forte transformation ...48
Faciliter les formations appliquées aux sciences et technologies clés de l’IA pour les méta-métiers
émergents............................................................................................................................
Axe 2 : Accompagner la montée en compétences des collaborateurs en s’appuyant sur des
partenaires de confiance...........................................................................................................51
Organiser le partage de retours d’expérience et orienter vers les formations IA les plus qualitatives
du marché............................................................................................................................51
Favoriser la co-construction avec les partenaires de formation pour aligner l’offre de formation IA
avec les besoins des entreprises............................................................................................52
Communiquer sur les dispositifs d’accompagnement et de soutien spécifiques aux TPE/PME
proposés par l’OPCO Atlas.....................................................................................................52
Axe 3 : Favoriser la formation interne ........................................................................................53
Développer les mécanismes de formation interne ..................................................................53
Adopter le modèle d’entreprise apprenante (“fast learning company”) ...................................55
Permalink : https://documentation.onisep.fr/index.php?lvl=notice_display&id=120877 Documents numériques associés
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