Certificateur(s)
Partenaires habilités
4 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 4 à former et organiser l'évaluation.
OrganismeSIRETHabilitation
ANAPIJ
53145866900037
Former et organiser l'évaluation
ANAPIJ - 92100
53145866900045
Former et organiser l'évaluation
SCIENCES-U LILLE (EFFICOM - EFAB - EDUCTIVE GROUP)
39955313000044
Former et organiser l'évaluation
SCIENCES-U LYON
35176587000032
Former et organiser l'évaluation
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
Les principes de l’Intelligence Artificielle (IA) ne sont pas nouveaux, mais la massification des données et l’accroissement des capacités des processeurs les ont impactés. L’évolution des techniques d’IA offre aux acteurs des changements d’échelle et un gain de temps dans la compréhension de phénomènes complexes auparavant inaccessibles. L’IA s’intègre à différents niveaux des chaînes de valeur industrielles : amélioration des process, perfectionnement du contrôle qualité, détection des anomalies, prédiction des défaillances, etc. Son développement impacte autant la production que la conception, le management ou le marketing. La révolution technologique et la mondialisation engendrent de nouveaux rapports économiques, et l’intelligence artificielle permet de répondre à l’enjeu de pérennisation et de conquête de marchés.
L’IA apparaît aujourd’hui dans de nombreux cas d’usages dont les avancements sont divers (voicebots et chatbots, deep et machine learning, robotique, etc.). Ce contexte influe sur la demande de compétences actuelle et future à l’échelle française et mondiale. La transformation par l’IA ne se mesure
pas seulement par une « règle économique impactant l’emploi », mais davantage par une modification des contenus métiers. Le besoin en compétences est avéré et cette certification prépare les professionnels de demain aux compétences attendues sur le marché, qu'ils soient issus de la formation initiale ou que ce soient des profils déjà en poste mais impactés par l'IA et qui ont donc besoin de monter en compétences. Cette certification prépare des professionnels qualifiés en IA pour les entreprises de toute taille et de tout secteur d'activité.
Activités visées
Les activités professionnelles de l’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle se répartissent en quatre grands champs d’activités :
La définition de l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise.
La conduite de l’ingénierie d’un projet d’intelligence artificielle.
La conception, le déploiement et la mise en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée.
La conception et le pilotage d’une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de donnée.
Il assure ses activités dans le respect du RGPD et de l’éthique dans le traitement de la donnée. Il est le garant de la propriété intellectuelle pour l’entreprise. Il maintient une veille permanente sur les innovations et les évolutions technologiques, informatiques, réglementaires inhérentes à son activité.
Compétences attestées
Auditer les pratiques d’utilisation de la donnée et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise pour définir une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle permettant d’augmenter la performance du système informatique de l’entreprise.
Réaliser un benchmark des avancées technologiques et scientifiques en intelligence artificielle et big data, en France comme à l’étranger, via une veille scientifique et technique pour être réactif sur le marché.
Proposer des évolutions en réponse à l’audit en les argumentant au travers de prototypes ou de simulations afin de sélectionner une solution en lien avec les systèmes informatiques existants, le budget alloué, le temps imparti et la stratégie de l’entreprise.
Rédiger un cahier des charges intégrant les spécifications techniques et anticipant les contraintes technologiques, financières et de sécurité pour cadrer les évolutions de l’architecture du système informatique.
Déployer une stratégie de mise en conformité des traitements sur les données pour les récolter et les structurer dans le respect des règles éthiques, juridiques et réglementaires.
Réaliser des simulations et traitement de données grâce au deep learning et machine learning pour adapter les systèmes d’informations existants.
Piloter le déroulement du projet d’IA en assurant le suivi, l’analyse des résultats, la formation et l’accompagnement des collaborateurs pour assurer la conformité du projet.
Superviser les parties prenantes lors de la mise en production de l’IA en veillant à l’exploitation technique et fonctionnelle et à la gestion des flux de données en temps réel pour accompagner le changement dans le respect du cahier des charges, du temps et du budget impartis.
Rédiger une documentation associée au projet d’intelligence artificielle pour faciliter son utilisation, sa maintenance et son évolution dans le système informatique existant.
Contrôler les évolutions du système informatique afin d’ajuster la conception, la mise en production et le pilotage des futurs projets et solutions d’intelligence artificielle.
Modéliser les processus cognitifs à partir de traitement d’image, de texte et de l’analyse d’expériences passées pour préparer et normaliser les données structurées et non structurées.
Prototyper et tester des algorithmes de prédiction en suivant leur performance et le traitement de la donnée afin de modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.
Réaliser un algorithme via l’apprentissage fédéré sur des périphériques ou serveurs décentralisés pour créer un modèle en limitant l’utilisation d’énergie.
Programmer les algorithmes en utilisant des langages informatiques pour permettre la restitution de données sur la plateforme d’utilisation.
Analyser et traiter les résultats des modèles et algorithmes implantés pour les restituer aux parties prenantes et en ressortir des axes d’amélioration.
Analyser l’infrastructure de l’entreprise en dressant un état des lieux du matériel et des logiciels pour définir la stratégie d’infrastructure nécessaire eu égard de la stratégie globale et du budget alloué par l’entreprise.
Identifier et comparer des plateformes de stockage des données (solutions en déploiement local ou cloud) pour sélectionner celle adaptée à la stratégie d’infrastructure de
l’entreprise et respectant les normes et la réglementation en vigueur.
Installer l’infrastructure en accompagnant les différentes parties prenantes à l’organisation afin d’assurer une mise en service optimale.
Déployer l’infrastructure dans une solution de cloud après sélection du fournisseur afin de réduire les investissements d’infrastructure de l’entreprise.
Constituer un échantillon de données utilisables par tous les systèmes de stockage afin d’assurer leur traitement.
Restituer un ensemble de données au travers un rapport d'activité afin de faire état et présenter les résultats à l’entreprise.
Blocs de compétences · 4
RNCP35450BC01
Définir l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
Compétences visées
Auditer les pratiques d’utilisation de la donnée et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise pour définir une stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle permettant d’augmenter la performance du système informatique de l’entreprise.
Réaliser un benchmark des avancées technologiques et scientifiques en intelligence artificielle et big data, en France comme à l’étranger, via une veille scientifique et technique pour être réactif sur le marché.
Proposer des évolutions en réponse à l’audit en les argumentant au travers de prototypes ou simulations afin de sélectionner une solution en lien avec les systèmes informatiques existants, le budget alloué, le temps imparti et la stratégie de l’entreprise.
Rédiger un cahier des charges intégrant les spécifications techniques et anticipant les contraintes technologiques, financières et de sécurité pour cadrer les évolutions de l’architecture du système informatique.
Modalités d'évaluation
Mise en situation professionnelle reconstituée au travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.
RNCP35450BC02
Piloter un projet d’intelligence artificielle
Compétences visées
Déployer une stratégie de mise en conformité des traitements sur les données pour les récolter et les structurer dans le respect des règles éthiques, juridiques et réglementaires.
Réaliser des simulations et traitement de données grâce au deep learning et machine learning pour adapter les systèmes d’informations existants.
Piloter le déroulement du projet d’IA en assurant le suivi, l’analyse des résultats, la formation et l’accompagnement des collaborateurs pour assurer la conformité du projet.
Superviser les parties prenantes lors de la mise en production de l’IA en veillant à l’exploitation technique et fonctionnelle et à la gestion des flux de données en temps réel pour accompagner le changement dans le respect du cahier des charges, du temps et du budget impartis.
Rédiger une documentation associée au projet d’intelligence artificielle pour faciliter son utilisation, sa maintenance et son évolution dans le système informatique existant.
Contrôler les évolutions du système informatique afin d’ajuster la conception, la mise en production et le pilotage des futurs projets et solutions d’intelligence artificielle.
Modalités d'évaluation
Mises en situation professionnelle portant sur une note de veille technologique et sur la résolution de problème en science des données sur une plateforme professionnelle de type Kaggle. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.
RNCP35450BC03
Concevoir, déployer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
Compétences visées
Modéliser les processus cognitifs à partir de traitement d’image, de texte et de l’analyse d’expériences passées pour préparer et normaliser les données structurées et non structurées.
Prototyper et tester des algorithmes de prédiction en suivant leur performance et le traitement de la donnée afin de modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.
Réaliser un algorithme via l’apprentissage fédéré sur des périphériques ou serveurs décentralisés pour créer un modèle en limitant l’utilisation d’énergie.
Programmer les algorithmes en utilisant des langages informatiques pour permettre la restitution de données sur la plateforme d’utilisation.
Analyser et traiter les résultats des modèles et algorithmes implantés pour les restituer aux parties prenantes et en ressortir des axes d’amélioration.
Modalités d'évaluation
Mises en situation professionnelle : -Développement d'une application interagissant avec une API hébergeant différents modèles pré-entraînés. -Réalisation d'un projet d'implémentation et d'utilisation des modèles et algorithmes relatifs au Machine Learning dans un cas pratique réel. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.
RNCP35450BC04
Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
Compétences visées
Analyser l’infrastructure de l’entreprise en dressant un état des lieux du matériel et des logiciels pour définir la stratégie d’infrastructure nécessaire eu égard de la stratégie globale et du budget alloué par l’entreprise.
Identifier et comparer des plateformes de stockage des données (solutions en déploiement local ou cloud) pour sélectionner celle adaptée à la stratégie d’infrastructure de l’entreprise et respectant les normes et la réglementation en vigueur.
Installer l’infrastructure en accompagnant les différentes parties prenantes à l’organisation afin d’assurer une mise en service optimale.
Déployer l’infrastructure dans une solution de cloud après sélection du fournisseur afin de réduire les investissements d’infrastructure de l’entreprise.
Constituer un échantillon de données utilisables par tous les systèmes de stockage afin d’assurer leur traitement.
Restituer un ensemble de données au travers un rapport d'activité afin de faire état et présenter les résultats à l’entreprise.
Modalités d'évaluation
Mises en situation professionnelle portant sur: - La mise en place d'un projet Big Data, avec proposition d'une infrastructure adaptée et installation. - La mise en place d'une solution d'amélioration de la performance d'une entreprise. Projet professionnel portant sur la manipulation des principaux composants d’une solution de cloud IaaS avec les produits d’un fournisseur Cloud. La validation du bloc de compétences fait l'objet de la remise d'un certificat.
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
L’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle est amené à travailler dans tous les secteurs d’activités :
le commerce, l’éducation, la santé, l’automobile, l’aéronautique, les médias, la banque et les assurances, le marketing, le luxe ou encore l’environnement et le tourisme. Les secteurs d’activités majoritairement concernés sont les ESN et sociétés d’activités informatiques, premiers recruteurs, ainsi que les activités de conseil et de gestion des entreprises.
Types d'emplois accessibles
Ingénieur en intelligence artificielle
Chef de projet intelligence artificielle
Big data engineer
Ingénieur deep learning / machine learning
Consultant spécialiste IA
Développeur spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine learning
Analyste spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine learning
Data analyst - Data scientist - Data engineer
Métiers visés (ROME)
Tensions de recrutement · DARES 2024
Niveau de tension : Élevée
(4/5)
en tension
Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible et Lien formation-emploi.
2 912 €
salaire médian (mensuel)
Diplôme le plus fréquent : Diplôme de niveau bac+5 ou plus (doctorat, master ou équivalent) en communication et information (41 % des actifs en emploi).
Mesuré au niveau de la famille professionnelle :
6 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.
-
M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique tension 4/5 (Élevée)
-
M1X81 — Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique tension 4/5 (Élevée)
-
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom tension 5/5 (Très élevée)
-
M2X91 — Chefs de projet et directeurs de service informatique tension 4/5 (Élevée)
-
M2X92 — Responsables et cadres de la production, de l'exploitation et de la maintenance informatique et télécom tension 3/5 (Modérée)
-
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information tension 5/5 (Très 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
43 955
projets de recrutement
50 %
jugés difficiles à recruter
2 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle :
6 familles professionnelles (nomenclature FAP).
-
M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique
-
M1X81 — Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique
-
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom
-
M2X91 — Chefs de projet et directeurs de service informatique
-
M2X92 — Responsables et cadres de la production, de l'exploitation et de la maintenance informatique et télécom
-
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information
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
Prérequis à l'entrée
Être titulaire d’un niveau 6 dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique. ). L'accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs.
Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation
Le jury est composé de 7 membres : 4 représentants du monde professionnel dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.
Composition du jury — VAE
Le jury est composé de 4 représentants du monde professionnel, dont 2 employeurs et 2 salariés, et 3 représentants de l’organisme certificateur.
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
7 943 €
Selon la branche
7 470 € – 8 313 €
Prise en chargeBranches concernées
7 943 €
Valeur par défaut · 202 branches
8 100 €
CPNE des industries de santé (CPNEIS), CPNEF de l'audiovisuel
7 801 €
CPNEFP des commerces et services de l'audiovisuel, de l'électronique et de l'équipement ménager, CPNEFP du Négoce de l'ameublement
8 313 €
CPNEFP dans les établissements d'enseignement privés sous contrat
8 086 €
CPNEFP Mutualité
7 786 €
CPNE des Télécoms
7 740 €
CPNEFP de la Branche des Caisses régionales de Crédit Agricole et autres organismes
7 650 €
CPNEFP de la métallurgie
7 533 €
CPNE de l'ingénierie, des services informatiques et du conseil
7 470 €
CPNE Banque
Liens avec d'autres certifications
Nouvelle(s) certification(s)
Base légale
Date de décision17-03-2021
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance17-03-2024
Pour plus d'informations · Statistiques