RNCP34752 Inactive · Niveau 7

Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de toulouse, spécialité mathématiques appliquées

Certificateur · INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE TOULOUSE (INSA)

L'essentiel

Nomenclature du niveau de qualification

Niveau 7

Code(s) NSF

326m · Informatique, traitement de l'information

114g · Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé

Formacode(s)

11052 · Mathématiques appliquées

32062 · Recherche développement

15099 · Résolution problème

Date d'échéance de l'enregistrement

31-08-2025

Certificateur(s)

Nom légalSIRETSite

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE TOULOUSE (INSA) 19310152400018 —

Résumé de la certification

Objectifs et contexte

Le diplôme d’ingénieur de l’INSA de Toulouse en spécialité Mathématiques Appliquées a pour objectif de certifier la capacité pour son titulaire de conduire des projets de modélisation issus des besoins croissants de divers secteurs industriels et des services. Dans un contexte d’explosion du numérique, du volume et de la variété des données ainsi que

des capacités de stockage et de calcul,

de très nombreux métiers nécessitent des compétences de pointe en mathématiques pour résoudre des problématiques de plus en plus complexes. L’ingénieur

de spécialité Mathématiques appliquées pourra revendiquer une compétence opérationnelle des méthodes numériques, déterministes ou stochastiques, pour acquérir la capacité à modéliser dans des domaines d’applications variés. Selon une étude récente sur l’impact socioéconomique des mathématiques en France réalisé par le cabinet de conseil

CMI à la demande de l’Agence pour les Mathématiques en Interaction avec l’Entreprise et la Société (AMIES), la mobilisation de champs de compétences mathématiques tels que le traitement du signal et de l’image, l’analyse et la valorisation de données, potentiellement massives, la modélisation, la simulation, l’optimisation, le calcul haute performance est croissante dans de nombreux secteurs d’activité tels que le secteur de l’énergie, de l’aéronautique, des transports,

des télécommunications, de la santé, des banques et assurances, du marketing. La certification recouvre de manière complète tous les champs des Mathématiques Appliquées depuis la modélisation et simulation des phénomènes physiques et mécaniques au sens large jusqu’aux Sciences du calcul et à la modélisation aléatoire et la Science des données. Cette certification vise principalement la thématique de l’Intelligence artificielle hybride, qui associe les techniques d’apprentissage automatique à partir des données et la modélisation mathématique qu’elle soit aléatoire ou déterministe.

Activités visées

Modélisation statistique de données potentiellement massives,

dans un but explicatif ou prédictif

Modélisation statistique de

données complexes et hétérogènes : signaux, images,

données textuelles

Déploiement des algorithmes d’optimisation mathématique pour la résolution d’un problème d’apprentissage machine

Conception des solutions logicielles et matérielles pour

le traitement de données massives

Pilotage d’un projet pour la résolution d’un problème réel posé par une entité métier

Compétences attestées

Appliquer les outils fondamentaux de l’ingénieur mathématicien

Concevoir, mettre en œuvre et valider des modèles mathématiques avancés et des solutions numériques adaptées

Appréhender l’aléa et modéliser les incertitudes

Analyser et valoriser des données, potentiellement massives

Formuler et résoudre des problèmes complexes d’optimisation, d’aide à la décision et de gestion des risques

Participer au développement de solutions logicielles

Formuler et modéliser des problèmes notamment dans les systèmes complexes relatifs aux mathématiques appliquées

Intégrer,

dans l'analyse des problèmes et le développement des solutions, les aspects Qualité – Hygiène (données massives utilisées pour le profilage nutritionnel/santé publique) - Sécurité (Cybersécurité) - Environnement

(l'IA a un impact sur la mobilité/transport, améliore la consommation énergétique, a des répercussions environnementales, ex : réduction de l'émission mondiale de gaz à effet de serre

Gérer un projet inter/pluri disciplinaire (maîtriser une méthode de gestion de projets, analyse des coûts...)

Communiquer en entreprise (rapports; compte rendus, synthèse, présentations orales….) en plusieurs langues

Gérer un groupe : animer une équipe, argumenter et négocier, communiquer en situation de crise

Formuler et argumenter des solutions en s'appuyant sur des éléments économiques, de veille et positionnement scientifiques, RSE

Prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et les dimensions éthiques (ex: RGPD / utilisation des données personnelles ) qui s'y rapportent

Travailler en contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques et sociétaux

Protéger, valoriser et exploiter une innovation

Blocs de compétences · 7

RNCP34752BC01

Appliquer les méthodes et outils mathématiques fondamentaux du monde professionnel

Compétences visées

1. Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre et transcrire une problématique en modèle mathématique

2. Mettre en œuvre par un travail d'équipe une résolution à l’aide d’outils d’analyse et d’algèbre.

3. Utiliser les outils de probabilité et statistique

4. Résoudre un problème à l’aide

d’outils d’analyse numérique

5. Sélectionner le ou les outils le(s) plus approprié(s), selon un critère de choix de modèles.

Modalités d'évaluation

* Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Analyse de cas d’études pratiques issus de projets industrie et recherche * Constitution de dossier technique de synthèse de Bureau d’études (oral et rapport écrit)

RNCP34752BC02

Concevoir et mettre en œuvre numériquement des modèles mathématiques

Compétences visées

1. Modéliser des phénomènes issus de domaines variés (physique, ondes, mécanique des fluides ou des structures, finance, actuariat, biologie…) à l’aide d’EDO, EDP, EDS, modèles aléatoires…

2. Effectuer des simulations numériques et valider les résultats

3. Choisir les méthodes adaptées à la résolution numérique des problèmes considérés

4. Appliquer les méthodes sur des cas réels issus du monde recherche et industrie

Modalités d'évaluation

* Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Projet de modélisation de données réelles en binôme avec rapport et soutenance orale * Participation à un Challenge inter-écoles de prévision entre diverses formations de niveau 7 (cf Defi IA (Intelligence artificielle)

RNCP34752BC03

Modéliser l’aléa et les incertitudes

Compétences visées

1. Construire un modèle de l’évolution d’un processus aléatoire

2. Identifier des structures particulières dans des jeux de données complexes et en faire l’interprétation.

3. Effectuer des simulations de phénomènes aléatoires

4. Construire une surface de réponse

5. Planifier des expériences aléatoires

6. Réaliser une analyse de sensibilité dans des codes de simulation numérique.

Modalités d'évaluation

* Examens écrits * Comptes rendus de Travaux Pratiques en binôme. * Projets sur la modélisation d’un processus aléatoire (en groupe) avec rapport et soutenance orale.

RNCP34752BC04

Analyser et valoriser des données

Compétences visées

1. Communiquer, échanger sur la valeur de la donnée avec des experts métiers des différents domaines d’utilisation

2. Prétraiter, mettre en forme et visualiser les données, potentiellement massives issues de divers domaines (météorologie, assurance, marketing, industrie...)

3. Ajuster et sélectionner un modèle statistique en grande dimension afin de faire de la prédiction

4. Mettre en œuvre les méthodes d’apprentissage statistique en grande dimension

5. Préparer, transformer des données massives grâce aux technologies

Hadoop, Map Reduce, Spark,

Pyspark, et aux outils de virtualisation

6. Synthétiser et analyser en équipe les résultats numériques obtenus

Modalités d'évaluation

* Constitution de dossier technique de synthèse du Bureau d’études * Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Participation à un Challenge inter-écoles de prévision entre diverses formations de niveau 7 (cf Defi IA (Intelligence artificielle)

RNCP34752BC05

Poser et résoudre des problèmes complexes d’optimisation

Compétences visées

1. Modéliser et prévoir l’occurrence d’événements indésirables sur un individu ou système

2. Manipuler, implémenter et tester de nouvelles méthodes de traitement d’image ou de signal

3. Détecter des anomalies dans un signal

4. Identifier/calibrer/assimiler par des méthodes variationnelles des données

5. Construire et étudier la convergence

d’algorithmes d’optimisation

6. Mettre en œuvre des algorithmes d’optimisation en Python ou en langage compilé.

7. Communiquer avec des experts des différents domaines d’application

Modalités d'évaluation

* Analyse de cas d’études pratiques issus de projets industrie et recherche * Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Projet de modélisation de données réelles en binôme avec rapport et soutenance orale

RNCP34752BC06

Concevoir, développer des solutions logicielles

Compétences visées

1. Identifier les méthodes et outils adaptés à la résolution numérique des problèmes

2. Prendre en main et valider l’utilisation conforme de logiciels de l’industrie.

3. Utiliser les langages de programmation.

4. Identifier et transcrire une méthode de résolution numérique dans un langage de programmation

5. Mettre en œuvre des plateformes virtualisées et utiliser les principaux services des plateformes de cloud computing

6. Déployer des applications de traitement

de données massives

7. Utiliser le calcul haute performance

8. Analyser les performances sur des cas réels (latence, débit, espace, consommation d’énergie)

Modalités d'évaluation

* Constitution en binôme de dossier technique de synthèse du * Bureau d’études * Oral (français et anglais) de présentation d’un dossier technique * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences

RNCP34752BC07

Conduire un projet pour la résolution d’un problème réel d'une entité métier

Compétences visées

1. Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre une problématique de valorisation de données sur un problème réel

2. Mettre en place une démarche projet : analyse de la situation, définition des objectifs, conception spécification, réalisation, évaluation

3. Conduire les recherches bibliographiques nécessaires à la résolution du projet, et les restituer à des spécialistes.

4. Mettre en place une infrastructure matérielle et logicielle proportionnées adaptée au problème.

5. Intégrer les philosophies, problématiques et contraintes des réglementations françaises et européennes (CNIL, RGPD) sur la protection des données

6. Rendre compte à l’écrit et à l’oral du travail effectué auprès de décideurs, d'experts ou de professionnels non experts du domaine.

Modalités d'évaluation

* Cas d’études pratiques * Projet recherche : mémoire et oral de présentation des travaux de groupe * Projet de fin d’études : manuscrit et oral de soutenance

Secteur d'activité et type d'emploi

Secteurs d'activités

Tous les secteurs industriels sont concernés par ces compétences de R & D (aéronautique, spatial, transport, énergie, télécommunications, santé, développement durable…) de même que les secteurs tertiaires (banque, finance, assurance) pour l’analyse quantitative et l’aide à la décision.

Types d'emplois accessibles

Ingénieur recherche et développement

Data Scientist,

Ingénieur statisticien

Ingénieur mathématicien numéricien

Chef de projet

Chargé d’études actuarielles en assurance

Analyste quantitatif

Ingénieur en systèmes décisionnels (industrie, grande distribution, banque, finance)

Responsable du contrôle qualité ou d’études de Fiabilité (industrie).

Métiers visés (ROME)

H1502 — Responsable qualité en industrie

M1403 — Chargé / Chargée d'études socio-économiques

M1201 — Analyste financier / Analyste financière

C1105 — Actuaire en assurances

H1206 — Ingénieur / Ingénieure R&D en industrie

Tensions de recrutement · DARES 2024

Niveau de tension : Très élevée (5/5) en tension

Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible.

2 864 € salaire médian (mensuel)

Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 10 familles professionnelles (nomenclature FAP). Ces familles ne sont pas au même niveau de tension (de 3 à 5 sur 5) : le niveau affiché est une moyenne pondérée par l'emploi, à ne pas attribuer à chacune d'elles.

H0X40 — Ouvriers qualifiés du contrôle qualité et de laboratoire tension 5/5 (Très élevée)
H0X90 — Techniciens du contrôle qualité tension 5/5 (Très élevée)
H1X93 — Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité tension 5/5 (Très élevée)
L4X81 — Techniciens et agents de maîtrise des services financiers ou comptables tension 5/5 (Très élevée)
L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques tension 4/5 (Élevée)
L5X90 — Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes) tension 3/5 (Modérée)
L5X93 — Chargés d'études socio-économiques tension 3/5 (Modérée)
N0X70 — Techniciens d'étude, recherche et développement tension 5/5 (Très élevée)
N1X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie) tension 5/5 (Très élevée)
QAX03 — Experts de l'assurance tension 4/5 (Élevée)

Indicateur de tension sur le marché du travail 2024 — DARES / France Travail. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.

Marché du travail · BMO 2026

Toute la France Île-de-France 13 531 Auvergne-Rhône-Alpes 5 803 Occitanie 3 241 Provence-Alpes-Côte d'Azur 2 361 Nouvelle-Aquitaine 2 270 Hauts-de-France 2 038 Grand Est 1 729 Pays de la Loire 1 605 Bretagne 1 172 Centre-Val de Loire 1 163 Normandie 1 147 Bourgogne-Franche-Comté 844 La Réunion 189 Mayotte 77 Guadeloupe 70 Martinique 70 Corse 55 Guyane 28

37 393 projets de recrutement

43 % jugés difficiles à recruter

4 % emplois saisonniers

Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 10 familles professionnelles (nomenclature FAP).

H0X40 — Ouvriers qualifiés du contrôle qualité et de laboratoire
H0X90 — Techniciens du contrôle qualité
H1X93 — Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité
L4X81 — Techniciens et agents de maîtrise des services financiers ou comptables
L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques
L5X90 — Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes)
L5X93 — Chargés d'études socio-économiques
N0X70 — Techniciens d'étude, recherche et développement
N1X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie)
QAX03 — Experts de l'assurance

Enquête Besoins en Main d'Œuvre (BMO) 2026 — France Travail (open data), cumul national. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.

Voie d'accès à la certification

Voie d'accèsOuverte

Formation initiale Oui

Formation continue Oui

Apprentissage Oui

Contrat de professionnalisation Oui

Candidature individuelle Non

VAE Oui

Composition du jury — Formation initiale, Contrat de professionnalisation

Le jury d’établissement comprend 6 membres du département Sciences et Technologies Pour l’Ingénieur (le directeur de département, le directeur des études de première année et les 4 directeurs d’études des pré-orientations ou leurs représentants), 2 représentants par spécialité choisis parmi l’ensemble des présidents et secrétaires de pré-jurys (département, formation continue et VAE) ainsi que le directeur et le directeur des études de l’INSA (ou leurs représentants)

Composition du jury — Formation continue

Le jury de formation continue comprend l’ensemble des présidents et secrétaires des commissions de recrutement des départements, deux des professionnels ayant participé à ces commissions ainsi que le Directeur de l’INSA, le Directeur des Etudes et le responsable de la Formation Continue à l’INSA.

Composition du jury — Apprentissage

Le parcours par apprentissage conduit à la délivrance d’un double diplôme, aussi, le jury associant 2 Ecoles d'Ingénieurs (ENSEEIHT et INSA) comprend les 2 directeurs d'Ecole, les 2 directeurs d'études (ou leurs représentants), les 2 directeurs ou responsables de département de spécialité, les 2 responsables de la formation (un pour chaque école) et 2 enseignants de spécialité par Ecole.

Composition du jury — VAE

Un jury de validation des acquis de l’expérience est constitué par spécialité. Le jury de VAE est composé de membres permanents et de membres désignés spécialistes du diplôme. Il comprend, d’une part, le Directeur de l’INSA ou son représentant, le Directeur des Etudes, le Responsable de la Formation continue et d’autre part, le Directeur du département de la spécialité, 2 ou 3 enseignants de la spécialité, 1 enseignant du Centre des Sciences Humaines et 2 représentants du monde industriel.

Financement en alternance

Niveau de prise en charge (NPEC) d'un contrat d'apprentissage par les OPCO, fixé par France compétences selon la branche professionnelle (CPNE). Applicable au 01-09-2025.

Prise en charge usuelle

8 690 €

Selon la branche

7 000 € – 9 013 €

Prise en chargeBranches concernées

8 690 € Valeur par défaut · 207 branches

9 013 € CPNE de l'ingénierie, des services informatiques et du conseil

9 012 € CPNE des Télécoms

9 000 € CPNE des industries de santé (CPNEIS)

8 600 € CPNEFP de la Branche des Caisses régionales de Crédit Agricole et autres organismes

8 500 € CPNE Branche Caoutchouc

7 000 € CPNEFP de la métallurgie

Liens avec d'autres certifications

Anciennes versions

RNCP30438 — Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Toulouse, spécialité mathématiques appliquées

Nouvelle(s) certification(s)

RNCP41210 — Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Toulouse, spécialité mathématiques appliquées

Base légale

Date d'échéance31-08-2025

Pour plus d'informations · Statistiques

Entrées et sorties de formation

1 entrées en formation

1 parcours menés à terme

100 % taux d'achèvement

Entrées Parcours terminés · 10/2022 – 10/2023

Entrées et sorties de formation — Caisse des Dépôts (open data), tous organismes confondus.

Demande CPF — formations engagées

1 dossiers CPF engagés

3 500 € montant total engagé

3 500 € coût moyen par dossier

1120 h durée moyenne

Qui finance ces dossiers (part du montant engagé)

France compétences 64 %

Reste à charge titulaire 36 %

Dossiers engagés · 09/2022

Formations engagées via le CPF — Caisse des Dépôts (open data), tous organismes confondus.

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