Développeur en intelligence artificielle
Certification RNCP34757
Formacodes 31028 | Intelligence artificielle
Nomenclature Europe Niveau 6
Formacodes 31028 | Intelligence artificielle
Nomenclature Europe Niveau 6
Les métiers associés à la certification RNCP34757 : Développeur / Développeuse informatique
Codes NSF 326 | Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Formation continue Contrat de professionnalisation Candidature individuelle VAE
Prérequis : Le seul prérequis est la validation des tests de positionnement à l'entrée en formation. Ces tests ont pour objectifs de sécuriser les parcours des apprenant.es et de constituer le collectif de la promotion. Pour cela, ces tests vont permettre d’informer le candidat sur l’organisme et la formation, d’évaluer son profil et de l’aiguiller si besoin dans son parcours. Les évaluations menées dans les tests de positionnement servent à apprécier : * les conditions dans lesquelles le candidat ou la candidate pourra suivre la formation (situation financière, logement, …) ; * la cohérence du projet professionnel ; * les compétences techniques qui sont mobilisées dans une phase d’auto-apprentissage intégrée au positionnement ; * les compétences transversales identifiées comme favorisant la réussite de l’entrée et du suivi de la formation. Le positionnement se déroule en six phases. Les trois premières se déroulent en individuel, à distance en ligne. Les trois dernières sont menées de façon synchrone pour l’ensemble des candidats lors d’une session. Ainsi, successivement, le candidat ou la candidate : * prend connaissance des étapes et des attendus de la candidature sur le site internet de l’organisme ; * découvre et explore les compétences visées par le projet de formation au cours d’un procédé d’auto apprentissage à distance ; * remplit le formulaire de candidature qui questionne sur la capacité administrative et sur la volonté du candidat ou de la candidate à suivre et à poursuivre la formation ; * répond à des questions administrative lors d’un échange individuel avec un membre de l’équipe pédagogique; * passe un entretien individuel qui revient sur les objectifs et les livrables de l’auto apprentissage ainsi que sur les éléments de compréhension métier du formulaire ; * participe à une mise en situation en groupe qui demande aux candidats de mobiliser des compétences de collaboration et de communication
Certificateurs :
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Formation continue Contrat de professionnalisation Candidature individuelle VAE
Prérequis : Le seul prérequis est la validation des tests de positionnement à l'entrée en formation. Ces tests ont pour objectifs de sécuriser les parcours des apprenant.es et de constituer le collectif de la promotion. Pour cela, ces tests vont permettre d’informer le candidat sur l’organisme et la formation, d’évaluer son profil et de l’aiguiller si besoin dans son parcours. Les évaluations menées dans les tests de positionnement servent à apprécier : * les conditions dans lesquelles le candidat ou la candidate pourra suivre la formation (situation financière, logement, …) ; * la cohérence du projet professionnel ; * les compétences techniques qui sont mobilisées dans une phase d’auto-apprentissage intégrée au positionnement ; * les compétences transversales identifiées comme favorisant la réussite de l’entrée et du suivi de la formation. Le positionnement se déroule en six phases. Les trois premières se déroulent en individuel, à distance en ligne. Les trois dernières sont menées de façon synchrone pour l’ensemble des candidats lors d’une session. Ainsi, successivement, le candidat ou la candidate : * prend connaissance des étapes et des attendus de la candidature sur le site internet de l’organisme ; * découvre et explore les compétences visées par le projet de formation au cours d’un procédé d’auto apprentissage à distance ; * remplit le formulaire de candidature qui questionne sur la capacité administrative et sur la volonté du candidat ou de la candidate à suivre et à poursuivre la formation ; * répond à des questions administrative lors d’un échange individuel avec un membre de l’équipe pédagogique; * passe un entretien individuel qui revient sur les objectifs et les livrables de l’auto apprentissage ainsi que sur les éléments de compréhension métier du formulaire ; * participe à une mise en situation en groupe qui demande aux candidats de mobiliser des compétences de collaboration et de communication
Certificateurs :
| Certificateur | SIRET |
|---|---|
| SIMPLON.CO | 79279132900016 |
Activités visées :
* Développer la gestion des données analytiques d’un projet d'application * Développer un programme d'intelligence artificielle * Développer une application d’intelligence artificielle * Gérer un projet de développement d’application
* Développer la gestion des données analytiques d’un projet d'application * Développer un programme d'intelligence artificielle * Développer une application d’intelligence artificielle * Gérer un projet de développement d’application
Capacités attestées :
C1. Qualifier les données grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet. C2. Concevoir une base de données analytique avec l’approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle. C3. Programmer l’import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers, dans un langage de programmation adapté et à partir de la stratégie de nettoyage des données préalablement définie. C4. Préparer les données disponibles depuis la base de données analytique en vue de leur utilisation par les algorithmes d’intelligence artificielle. C5. Concevoir le programme d’intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, à l’aide des algorithmes, outils et méthodes standards, notamment de machine learning et de deep learning. C6. Développer le programme d’intelligence artificielle selon les données du projet et les éléments de conception définis, en exploitant les algorithmes et les outils standards couramment utilisés dans le domaine. C7. Développer l’interaction entre les fonctionnalités de l’application et l’intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C8. Modifier les paramètres et composants de l’intelligence artificielle afin d’ajuster aux objectifs du projet les capacités fonctionnelles de l’algorithme à l’aide de techniques d’optimisation. C9. Analyser un besoin en développement d’application mettant en oeuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire les éléments de réponses techniques. C10. Concevoir une base de données relationnelle à l’aide de méthodes standards de modélisation de données. C11. Développer les requêtes et les composants d'accès aux données dans un langage adapté afin de persister et mettre à jour les données issues de l’application en base de données. C12. Développer le back-end de l’application d’intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine. C13. Développer le front-end de l’ application d’intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisateur⋅rice, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C14. Améliorer l’application d’intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur. C15. Maintenir l’application d’intelligence artificielle à l’aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements. C16. Planifier les actions du projet à l’aide d’un outil adapté afin de prévoir la complétion du projet dans les temps impartis. C17. Concevoir un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques. C18. Communiquer avec les parties prenantes afin de rendre compte de l'avancement du projet en mettant en oeuvre les canaux de communication nécessaires.
C1. Qualifier les données grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet. C2. Concevoir une base de données analytique avec l’approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle. C3. Programmer l’import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers, dans un langage de programmation adapté et à partir de la stratégie de nettoyage des données préalablement définie. C4. Préparer les données disponibles depuis la base de données analytique en vue de leur utilisation par les algorithmes d’intelligence artificielle. C5. Concevoir le programme d’intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, à l’aide des algorithmes, outils et méthodes standards, notamment de machine learning et de deep learning. C6. Développer le programme d’intelligence artificielle selon les données du projet et les éléments de conception définis, en exploitant les algorithmes et les outils standards couramment utilisés dans le domaine. C7. Développer l’interaction entre les fonctionnalités de l’application et l’intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C8. Modifier les paramètres et composants de l’intelligence artificielle afin d’ajuster aux objectifs du projet les capacités fonctionnelles de l’algorithme à l’aide de techniques d’optimisation. C9. Analyser un besoin en développement d’application mettant en oeuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire les éléments de réponses techniques. C10. Concevoir une base de données relationnelle à l’aide de méthodes standards de modélisation de données. C11. Développer les requêtes et les composants d'accès aux données dans un langage adapté afin de persister et mettre à jour les données issues de l’application en base de données. C12. Développer le back-end de l’application d’intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine. C13. Développer le front-end de l’ application d’intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisateur⋅rice, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C14. Améliorer l’application d’intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur. C15. Maintenir l’application d’intelligence artificielle à l’aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements. C16. Planifier les actions du projet à l’aide d’un outil adapté afin de prévoir la complétion du projet dans les temps impartis. C17. Concevoir un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques. C18. Communiquer avec les parties prenantes afin de rendre compte de l'avancement du projet en mettant en oeuvre les canaux de communication nécessaires.
Secteurs d'activité :
Tous secteurs d’activité et notamment agences Web, ESN et grandes entreprises
Tous secteurs d’activité et notamment agences Web, ESN et grandes entreprises
Types d'emplois accessibles :
Développeur en Intelligence Artificielle (IA) Développeur Data Intelligence Artificielle (IA)
Développeur en Intelligence Artificielle (IA) Développeur Data Intelligence Artificielle (IA)
Objectif contexte :
Le métier de développeur intelligence artificielle (IA) est un métier émergent. En effet, la demande est forte mais l’offre de candidats expérimentés est limitée. L’évolution des technologies permet désormais de mener des analyses poussées avec des interfaces simples et l’application des compétences de production, comme les requêtes SQL traditionnelles. La mise à disposition des principaux algorithmes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle sous forme de boîtes à outils permet désormais de mettre en œuvre des prédictions sans développer soi-même le modèle mathématique. Sur la partie du métier allant de la collecte au requêtage des données, l’évolution des outils d’ETL (Extract, Transform Load, ou Transformation, Extraction et Chargement des données) s’appuyant sur des langages connus des développeurs, tels que SQL ou Python, permet désormais de former des professionnels à un niveau technicien. Pour la partie analyse et prédiction du métier, les principaux algorithmes sont désormais packagés : sous forme de boîtes à outils graphiques, comme Splunk, de langages spécialisés tels que R ou de bibliothèques spécialisées, tel que scikit-learn pour Python. Cette mise à disposition permet désormais la mise en œuvre de formations au niveau 6 pour des postes de développeur intelligence artificielle pouvant mettre en oeuvre les algorithmes définis par un Data Scientist, ou pouvant exploiter les boîtes à outils existantes. Ainsi, la certification a pour but l’acquisition des compétences nécessaires à l’identification et la réalisation, à partir d’un besoin, des spécifications techniques des différents composants de l’application visée : gestion des données, fonctionnalités, algorithme et services d’IA etc. Elle vise aussi l’acquisition des compétences nécessaires au développement d’une application au sens large et notamment des fonctionnalités d’intelligence artificielle (classification, traitement du langage et prédictions de manière plus générale). En maîtrisant ces compétences, le développeur sera en capacité d’aller vers les domaines du machine learning, du deep learning, du traitement du langage (NLP), ou encore de l’intégration de services cognitifs au travers d’API.
Le métier de développeur intelligence artificielle (IA) est un métier émergent. En effet, la demande est forte mais l’offre de candidats expérimentés est limitée. L’évolution des technologies permet désormais de mener des analyses poussées avec des interfaces simples et l’application des compétences de production, comme les requêtes SQL traditionnelles. La mise à disposition des principaux algorithmes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle sous forme de boîtes à outils permet désormais de mettre en œuvre des prédictions sans développer soi-même le modèle mathématique. Sur la partie du métier allant de la collecte au requêtage des données, l’évolution des outils d’ETL (Extract, Transform Load, ou Transformation, Extraction et Chargement des données) s’appuyant sur des langages connus des développeurs, tels que SQL ou Python, permet désormais de former des professionnels à un niveau technicien. Pour la partie analyse et prédiction du métier, les principaux algorithmes sont désormais packagés : sous forme de boîtes à outils graphiques, comme Splunk, de langages spécialisés tels que R ou de bibliothèques spécialisées, tel que scikit-learn pour Python. Cette mise à disposition permet désormais la mise en œuvre de formations au niveau 6 pour des postes de développeur intelligence artificielle pouvant mettre en oeuvre les algorithmes définis par un Data Scientist, ou pouvant exploiter les boîtes à outils existantes. Ainsi, la certification a pour but l’acquisition des compétences nécessaires à l’identification et la réalisation, à partir d’un besoin, des spécifications techniques des différents composants de l’application visée : gestion des données, fonctionnalités, algorithme et services d’IA etc. Elle vise aussi l’acquisition des compétences nécessaires au développement d’une application au sens large et notamment des fonctionnalités d’intelligence artificielle (classification, traitement du langage et prédictions de manière plus générale). En maîtrisant ces compétences, le développeur sera en capacité d’aller vers les domaines du machine learning, du deep learning, du traitement du langage (NLP), ou encore de l’intégration de services cognitifs au travers d’API.
Bloc de compétences
RNCP34757BC01 : Développer la gestion des données analytiques d’un projet d'application
Compétences :
C1. Qualifier les données grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet. C2. Concevoir une base de données analytiques avec l’approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle. C3. Programmer l’import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers, dans un langage de programmation adapté et à partir de la stratégie de nettoyage des données préalablement définie.
C1. Qualifier les données grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet. C2. Concevoir une base de données analytiques avec l’approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle. C3. Programmer l’import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers, dans un langage de programmation adapté et à partir de la stratégie de nettoyage des données préalablement définie.
Modalités d'évaluation :
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation Évaluation par l’équipe pédagogique du dossier Présentation orale
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation Évaluation par l’équipe pédagogique du dossier Présentation orale
RNCP34757BC02 : Développer un programme d'intelligence artificielle
Compétences :
C4. Préparer les données disponibles depuis la base de données analytiques en vue de leur utilisation par les algorithmes d’intelligence artificielle. C5. Concevoir le programme d’intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, à l’aide des algorithmes, outils et méthodes standards, notamment de machine learning et de deep learning. C6. Développer le programme d’intelligence artificielle selon les données du projet et les éléments de conception définis, en exploitant les algorithmes et les outils standards couramment utilisés dans le domaine. C7. Développer l’interaction entre les fonctionnalités de l’application et l’intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C8. Modifier les paramètres et composants de l’intelligence artificielle afin d’ajuster aux objectifs du projet les capacités fonctionnelles de l’algorithme à l’aide de techniques d’optimisation.
C4. Préparer les données disponibles depuis la base de données analytiques en vue de leur utilisation par les algorithmes d’intelligence artificielle. C5. Concevoir le programme d’intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, à l’aide des algorithmes, outils et méthodes standards, notamment de machine learning et de deep learning. C6. Développer le programme d’intelligence artificielle selon les données du projet et les éléments de conception définis, en exploitant les algorithmes et les outils standards couramment utilisés dans le domaine. C7. Développer l’interaction entre les fonctionnalités de l’application et l’intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C8. Modifier les paramètres et composants de l’intelligence artificielle afin d’ajuster aux objectifs du projet les capacités fonctionnelles de l’algorithme à l’aide de techniques d’optimisation.
Modalités d'évaluation :
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions * Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation * Evaluation par l’équipe pédagogique du dossier * Présentation orale E2 : Contenu : À partir d’un projet existant, le/la candidat(e) doit : * Analyser la demande * Intégrer les modifications * Rendre compte des réalisations * A l’écrit : Un rapport écrit des réalisations produites, de 5 à 10 pages. * A l’oral : échange avec le jury de 5 minutes.
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions * Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation * Evaluation par l’équipe pédagogique du dossier * Présentation orale E2 : Contenu : À partir d’un projet existant, le/la candidat(e) doit : * Analyser la demande * Intégrer les modifications * Rendre compte des réalisations * A l’écrit : Un rapport écrit des réalisations produites, de 5 à 10 pages. * A l’oral : échange avec le jury de 5 minutes.
RNCP34757BC03 : Développer une application d'intelligence artificielle
Compétences :
C9. Analyser un besoin en développement d’application mettant en oeuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire les éléments de réponses techniques. C10. Concevoir une base de données relationnelle à l’aide de méthodes standards de modélisation de données. C11. Développer les requêtes et les composants d'accès aux données dans un langage adapté afin de persister et mettre à jour les données issues de l’application en base de données. C12. Développer le back-end de l’application d’intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine. C13. Développer le front-end de l’ application d’intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisateur⋅rice, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C14. Améliorer l’application d’intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur. C15. Maintenir l’application d’intelligence artificielle à l’aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements.
C9. Analyser un besoin en développement d’application mettant en oeuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire les éléments de réponses techniques. C10. Concevoir une base de données relationnelle à l’aide de méthodes standards de modélisation de données. C11. Développer les requêtes et les composants d'accès aux données dans un langage adapté afin de persister et mettre à jour les données issues de l’application en base de données. C12. Développer le back-end de l’application d’intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine. C13. Développer le front-end de l’ application d’intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisateur⋅rice, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine. C14. Améliorer l’application d’intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur. C15. Maintenir l’application d’intelligence artificielle à l’aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements.
Modalités d'évaluation :
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions * Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation * Evaluation par l’équipe pédagogique du dossier * Présentation orale E2 : Contenu : À partir d’un projet existant, le/la candidat(e) doit : * Analyser la demande * Intégrer les modifications * Rendre compte des réalisations * A l’écrit : Un rapport écrit des réalisations produites, de 5 à 10 pages.
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions * Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation * Evaluation par l’équipe pédagogique du dossier * Présentation orale E2 : Contenu : À partir d’un projet existant, le/la candidat(e) doit : * Analyser la demande * Intégrer les modifications * Rendre compte des réalisations * A l’écrit : Un rapport écrit des réalisations produites, de 5 à 10 pages.
RNCP34757BC04 : Gérer un projet de développement d'application
Compétences :
C16. Planifier les actions du projet à l’aide d’un outil adapté afin de prévoir la complétion du projet dans les temps impartis. C17. Concevoir un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques. C18. Communiquer avec les parties prenantes afin de rendre compte de l'avancement du projet en mettant en oeuvre les canaux de communication nécessaires.
C16. Planifier les actions du projet à l’aide d’un outil adapté afin de prévoir la complétion du projet dans les temps impartis. C17. Concevoir un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques. C18. Communiquer avec les parties prenantes afin de rendre compte de l'avancement du projet en mettant en oeuvre les canaux de communication nécessaires.
Modalités d'évaluation :
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions * Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation * Evaluation par l’équipe pédagogique du dossier * Présentation orale E3 : Contenu : À partir d’une thématique donnée, le/la candidat(e) doit : - réaliser un état de l’art des méthodologies et outils en explicitant le choix des sources- proposer une analyse de la fiabilité des sources utilisées * à l’écrit : Un rapport de 2 à 5 pages, comprenant : o une première partie de présentation des documents : sources, canal, date, analyse de la pertinence de la source, etc, o une seconde partie de synthèse : les tendances du domaine, les conséquences pour la pratique professionnelle, etc.
E1 : Contenu : Présentation de 30 min incluant une démonstration + 30 minutes de questions * Dossier écrit qui rend compte des activités menées par l’apprenant que ce soit en entreprise ou dans le cadre des projets en cours de formation * Evaluation par l’équipe pédagogique du dossier * Présentation orale E3 : Contenu : À partir d’une thématique donnée, le/la candidat(e) doit : - réaliser un état de l’art des méthodologies et outils en explicitant le choix des sources- proposer une analyse de la fiabilité des sources utilisées * à l’écrit : Un rapport de 2 à 5 pages, comprenant : o une première partie de présentation des documents : sources, canal, date, analyse de la pertinence de la source, etc, o une seconde partie de synthèse : les tendances du domaine, les conséquences pour la pratique professionnelle, etc.
Partenaires actifs :
| Partenaire | SIRET | Habilitation |
|---|---|---|
| 3WA | 83915982900010 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| AFUNA | 38767911100022 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| CHAMBRE DE COMMERCE ET D'INDUSTRIE DES COTES D'ARMOR | 18220005500016 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| GRETA 21 | 19210018800031 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| GRETA GRPT ETS POUR FORMAT CONTINUE | 19250011400025 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| GRETA VAL DE LOIRE | 19370038200024 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| IRONHACK FRANCE | 82951312600039 | HABILITATION_ORGA_FORM |
| YNCREA OUEST | 39779265600027 | HABILITATION_ORGA_FORM |
Données Open data issues de France Compétences 