K Connaissances HF-D7.7-001 transversal 9 compétences
Connaissances en matière d'IA
Connaît le fonctionnement des systèmes d’IA, ce qu’ils peuvent et ne peuvent pas faire, identifie les situations dans lesquelles ils sont adaptés ou non, et utilise la terminologie appropriée.
Comment hrmforce le mesure
- Méthode de mesure
- Test de connaissances · rho 0.40 (SD 0.13)
- Instrument hrmforce
- Test de connaissances (spécifique au client)
- Aptitude (référentiel 50)
- Capacité d’apprentissage
- Aptitude à l'apprentissage
- élevé
- Perspective de demande 2026 à 2030
- en hausse
Test portant sur les connaissances déclaratives relatives aux métiers, généralement élaboré sur mesure pour chaque client.
Ancres comportementales
| Niveau | Comportement attendu à ce niveau |
|---|---|
| N1 Guidé | Explique avec vos propres mots qu’un modèle linguistique établit des prédictions à partir de schémas et peut donc produire des résultats erronés. travaille sous supervision et suit les consignes · procédure standard, une variable à la fois · tâche personnelle |
| N3 Maîtrise | Évalue, pour chaque tâche, si l’IA est adaptée, identifie ses principales limites et explique son fonctionnement à ses collègues. définit sa propre approche et sollicite activement des contributions · plusieurs variables, une certaine ambiguïté · votre propre équipe ou processus |
| N5 Direction | Définit ce que recouvre la maîtrise de l'IA au sein de l'organisation, en mesure le niveau et l'associe à la politique de formation et de déploiement. définit la norme et la politique · stratégique, dans un contexte de forte incertitude · organisation, chaîne de valeur ou profession |
Les éléments N2 et N4 ne sont délibérément pas ancrés. Les évaluateurs les placent entre les points d'ancrage, conformément à la convention O*NET.
Compétences sous-jacentes
Ces compétences héritent de la voie de mesure et des ancres comportementales de ce construit.
| T | Compétence | Définition | Perspective de demande 2026 à 2030 |
|---|---|---|---|
| K | Explication du fonctionnement d’un modèle linguistique Modèle linguistique de grande envergure · LLM | Explique en termes simples qu’un modèle linguistique prédit le mot suivant en se basant sur des schémas. | en hausse |
| K | Comprendre les tokens et la fenêtre de contexte Tokens · Fenêtre contextuelle | Explique comment le texte est divisé en tokens et pourquoi un modèle ne prend en compte qu’une quantité limitée de contexte. | en hausse |
| K | Les différentes formes d’IA Types d’IA | Distingue les systèmes basés sur des règles, les modèles prédictifs et l’IA générative, et précise à quoi chacun d’entre eux est adapté. | en hausse |
| K | Comprendre l’origine des données d’apprentissage Données de formation | Explique que les résultats du modèle reflètent les propriétés et les lacunes des données d’apprentissage, ainsi que ce que cela implique pour leur utilisation. | en hausse |
| K | Définir les limites de l’IA Limites de l'IA | Termes pour lesquels un système d’IA n’est pas fiable ou n’est pas adapté, tels que les conséquences juridiques, les cas rares et les faits d’actualité. | en hausse |
| K | Utiliser correctement la terminologie de l'IA Terminologie de l'IA | Utilise correctement, dans une conversation, des termes tels que « modèle », « invite », « agent », « réglage fin » et « hallucination ». | en hausse |
| V | Justification du choix d’un modèle Sélection du modèle | Choisit de manière justifiée entre différents modèles en fonction de la qualité, de la rapidité, du coût, de la langue et de l'emplacement des données, et consigne les compromis opérés. | en hausse |
| V | Maîtrise des coûts des jetons Gestion des coûts des jetons | Permet d’estimer et de limiter les coûts liés à l’utilisation de l’IA en gérant la longueur des requêtes, le choix du modèle, la mise en cache et le nombre d’appels. | en hausse |
| K | Maîtrise de l'IA multimodale IA multimodale | Sait que les modèles peuvent également traiter des images, de la parole et des documents, et indique dans quels cas cela s'avère utile au travail. | en hausse |