K Connaissances HF-D7.7-004 intersectoriel 9 compétences
Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
Connaît les principales formes d’apprentissage automatique, le rôle des données d’entraînement et des concepts tels que le surapprentissage, la validation et les performances des modèles, en langage simple.
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 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 | Expose la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les données dont un modèle a besoin pour apprendre. travaille sous supervision et suit les consignes · procédure standard, une variable à la fois · tâche personnelle |
| N3 Maîtrise | Explique comment un modèle est entraîné et validé, et évalue si les chiffres de performance communiqués sont crédibles. définit sa propre approche et sollicite activement des contributions · plusieurs variables, une certaine ambiguïté · votre propre équipe ou processus |
| N5 Direction | Définit les exigences relatives au développement de modèles au sein de l’organisation et examine les modèles élaborés par des tiers en termes de conception et de fondement factuel. 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 | Connaître les principales formes d’apprentissage automatique Apprentissage supervisé · Apprentissage automatique | Distingue l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et cite un exemple concret pour chacun d'entre eux. | en hausse |
| K | Séparation des ensembles d'apprentissage et de validation Répartition des données d'entraînement et de test · Validation croisée | Divise les données en trois parties : entraînement, validation et test, afin que les performances du modèle soient évaluées sur des données non vues. | en hausse |
| K | Reconnaître le surajustement Surapprentissage | Reconnaît qu’un modèle mémorise les données d’apprentissage et, de ce fait, donne de mauvais résultats sur de nouveaux cas. | en hausse |
| K | Évaluation des performances du modèle Précision · Rappel · Évaluation du modèle | Choisissez des indicateurs appropriés, tels que la précision, le rappel et l’aire sous la courbe, et expliquez leur signification. | en hausse |
| K | Distinction entre classification et régression Classification · Régression | Détermine si un problème requiert une classe ou un nombre, et choisit le type de modèle correspondant en conséquence. | en hausse |
| V | Caractéristiques techniques Ingénierie des caractéristiques | Transforme les données brutes en variables prédictives exploitables et empêche toute information future de s’immiscer dans le modèle. | en hausse |
| K | Connaissances générales sur les réseaux neuronaux Réseaux neuronaux · Apprentissage profond | Explique comment les couches, les poids et l'apprentissage sont liés, et pourquoi ces modèles sont difficiles à expliquer. | en hausse |
| V | Constitution d’un ensemble d’évaluation Ensemble d'évaluation · Référence | Permet de constituer un ensemble fixe de cas de test accompagnés des réponses attendues afin d’évaluer les modèles et les invites de manière comparable. | en hausse |
| K | Comprendre l'explicabilité des modèles IA explicable | Explique quelles techniques permettent d'identifier les variables qui déterminent une prédiction et quelles sont leurs limites. | en hausse |