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OpenDataForma RNCP · RS · Formacode · NSF
RNCP38068 Active · Niveau 6

Diplôme d’études supérieures en IA, Data et Management

Certificateur · ASSOCIATION GROUPE ESSEC

L'essentiel

Certificateur(s)

Nom légalSIRETSite
ASSOCIATION GROUPE ESSEC 77566395800046 —
CENTRALESUPELEC 13002076100016 —

Résumé de la certification

Objectifs et contexte

Créé conjointement par ESSEC & CentraleSupélec, le programme a pour objectif de certifier les compétences liées aux techniques d’analyse de données, d’intelligence artificielle et du management. Il a pour vocation également de permettre aux étudiants de construire une connaissance approfondie des modèles et des méthodes scientifiques d'analyse de données, de développer de solides compétences en modélisation mathématiques et en informatique, et d’acquérir un socle généraliste solide dans les disciplines de la gestion et du management. À l’issue du programme, les diplômés pourront intégrer le marché du travail dans des métiers allant de la gestion à l’analyse technique des données. Ils pourront aussi approfondir leurs connaissances et se spécialiser dans le cadre d’un Master.

La formation permettant l'obtention de cette certification est un programme qui répond à un projet professionnel défini et allie les concepts fondamentaux aux théories et pratiques du secteur.

Activités visées

Analyse opérationnelle et stratégique de l'organisation
Préconisations opérationnelles et stratégiques
Définition et adaptation des méthodes et outils de traitement de l'information
Aide à la décision
Contribution à la définition des modes de contrôle
Définition des tests techniques et fonctionnels de programmes et applications de traitement de la donnée
Récupération des données massives
Nettoyage de données
Participation à l'interprétation de la donnée
Planification du projet
Communication interne et externe
Management de la diversité
Participation aux transformations des modes de travail

Compétences attestées

Réaliser une étude approfondie de la situation de l'organisation en recueillant les informations pertinentes, en les analysant et en déterminant les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces du sujet traité afin de proposer des pistes de développement et d'amélioration à l'entreprise.
Présenter des recommandations adaptées à la situation économique et financière de l'organisation à l'oral et à l'écrit à sa hiérarchie et/ou à l'ensemble des parties prenantes à partir de l'étude réalisée et en argumentant ses choix afin de contribuer au développement de l'entreprise.
Sélectionner les méthodes et outils de traitement de données adaptés aux besoins et à la situation de l'organisation en prenant en compte les impératifs de sobriété numérique et les enjeux éthiques et en ayant recours à l'intelligence artificielle pour l'automatisation du traitement de ces données afin de contribuer à la prise de décision de sa hiérarchie sur des questions stratégiques
Exploiter des outils de business intelligence et des modèles de décision et d’optimisation (analyse prescriptive) basés sur les données fournies en amont par les modèles statistiques descriptifs et prédictifs, afin d'enrichir les systèmes d'aide à la prise de décision.
Effectuer une veille réglementaire axée sur le traitement des données en identifiant les sources appropriées et en recensant les bonnes pratiques afin de sélectionner le contrôle de sécurité adapté au fonctionnement de l'organisation.
Détecter les menaces informatiques potentielles en catégorisant le niveau de sensibilité des données, leur provenance (interne ou externe) et en les caractérisant afin de protéger le système.
Effectuer les tests techniques et fonctionnels des programmes et applications de traitement de la donnée en planifiant des phases de test adaptées, en élaborant des cas et des scripts et en rédigeant un rapport complet des tests effectués afin de contribuer à l'amélioration des processus qualité pour le traitement des données.
A partir de l'analyse opérationnelle et stratégique de l'organisation, collecter des données massives à l'aide des outils de traitement de l'organisation en ajustant les variables en fonction des besoins afin de retirer des données brutes à traiter.
Nettoyer un jeu de données en identifiant et en corrigeant les données altérées, inexactes ou non pertinentes à partir des objectifs d’une problématique métier, en vue d’un traitement statistique automatisé de ces données.
Représenter les données par des graphiques réalisés à partir de l'analyse préalable des données et adaptés à l'utilisation, permettant ainsi leur interprétation afin de les rendre intelligibles pour un public non-expert data.
Déterminer les objectifs du projet en s'assurant qu'ils sont mesurables, réalistes et définis dans le temps et en les formulant de manière à ce qu'ils soient en cohérence avec les moyens et les objectifs généraux de l'organisation.
Élaborer le budget du projet en recensant et en catégorisant les postes d'investissement afin d'évaluer le coût global du projet et sa faisabilité.
Planifier les étapes du projet en échelonnant les dates butoirs et en répartissant les tâches entre les collaborateurs afin d'assurer la gestion du projet.
Élaborer le plan de communication du projet data en prenant en compte le contexte du projet, en analysant les différents groupes cibles (internes, externes, etc.) et en définissant les messages-clés afin de diffuser l'information de manière efficace.
Adapter son management à un contexte multiculturel et pluridisciplinaire en prenant en compte les spécificités de chaque collaborateur et en accompagnant les personnes en situation de handicap afin d'accompagner et de motiver son équipe.
Intégrer à sa pratique managériale les nouveaux outils de communication professionnelle digitaux dans le respect de la réglementation sur la protection des données et en prenant en compte les nouveaux modes d'organisation du travail à distance et en présentiel afin de participer aux transformations de l'entreprise.

Blocs de compétences · 6

RNCP38068BC01
Elaborer des recommandations stratégiques et opérationnelles pour l'organisation en prenant en compte son contexte socio économique
Compétences visées
Réaliser une étude approfondie de la situation de l'organisation en recueillant les informations pertinentes, en les analysant et en déterminant les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces du sujet traité afin de proposer des pistes de développement et d'amélioration à l'entreprise.
Présenter des recommandations adaptées à la situation économique et financière de l'organisation à l'oral et à l'écrit à sa hiérarchie et/ou à l'ensemble des parties prenantes à partir de l'étude réalisée et en argumentant ses choix afin de contribuer au développement de l'entreprise.
Modalités d'évaluation
- Réalisation en groupe d'un travail écrit d'analyse comportant une étude détaillée de l'environnement et du marché (analyse des risques, etc.). Soutenance orale devant un jury et évaluation individuelle des étudiants au travers de questions directes et de leur contribution au travail réalisé. - Examen final sous forme de questions ouvertes sur la géopolitique appelant une réponse sourcée et argumentée.
RNCP38068BC02
Améliorer les processus de décision de l'organisation via le traitement automatique de données
Compétences visées
Sélectionner les méthodes et outils de traitement de données adaptés aux besoins et à la situation de l'organisation en prenant en compte les impératifs de sobriété numérique et les enjeux éthiques et en ayant recours à l'intelligence artificielle pour l'automatisation du traitement de ces données afin de contribuer à la prise de décision de sa hiérarchie sur des questions stratégiques.
Exploiter des outils de business intelligence et des modèles de décision et d’optimisation (analyse prescriptive) basés sur les données fournies en amont par les modèles statistiques descriptifs et prédictifs, afin d'enrichir les systèmes d'aide à la prise de décision.
Modalités d'évaluation
- Réalisation d'un travail écrit individuel présentant et analysant une stratégie e-business présentant des recommandations opérationnelles, tactiques et stratégiques pertinentes. - Réalisation d'un travail écrit individuel présentant, dans le contexte d'un cas d'étude entreprise, l'analyse des méthodes à évaluer pour le traitement des données, et les variables qui ont amené au choix de la stratégie la plus pertinente.
RNCP38068BC03
Déployer et contrôler l'application des processus qualité autour de la donnée dans l’organisation
Compétences visées
Effectuer une veille réglementaire axée sur le traitement des données en identifiant les sources appropriées et en recensant les bonnes pratiques afin de sélectionner le contrôle de sécurité adapté au fonctionnement de l'organisation.
Détecter les menaces informatiques potentielles en catégorisant le niveau de sensibilité des données, leur provenance (interne ou externe) et en les caractérisant afin de protéger le système.
Effectuer les tests techniques et fonctionnels des programmes et applications de traitement de la donnée en planifiant des phases de test adaptées, en élaborant des cas et des scripts et en rédigeant un rapport complet des tests effectués afin de contribuer à l'amélioration des processus qualité pour le traitement des données.
Modalités d'évaluation
- Rédaction d'un rapport sur la propriété intellectuelle qui identifie et liste tous les défis et les bonnes pratiques pour le traitement de données. - Réalisation d'une étude de cas spécifique qui traite des menaces et des bonnes pratiques pour mettre en place un traitement en sécurité de données. - Développement d'un projet software avec la série de tests complets qui démontre l'acquisition des compétences pour l'écriture d'un code fiable.
RNCP38068BC04
Préparer et traiter des données structurées pour répondre à des problématiques métiers
Compétences visées
A partir de l'analyse opérationnelle et stratégique de l'organisation, collecter des données massives à l'aide des outils de traitement de l'organisation en ajustant les variables en fonction des besoins afin de retirer des données brutes à traiter.
Nettoyer un jeu de données en identifiant et en corrigeant les données altérées, inexactes ou non pertinentes à partir des objectifs d’une problématique métier, en vue d’un traitement statistique automatisé de ces données.
Représenter les données par des graphiques réalisés à partir de l'analyse préalable des données et adaptés à l'utilisation, permettant ainsi leur interprétation afin de les rendre intelligibles pour un public non-expert data.
Modalités d'évaluation
- Projet de recherche portant sur un sujet entreprise avec des responsabilités et des objectifs clairs. Les étudiants travaillent en groupes sous la responsabilité d'un mentor d'entreprise et d'un conseiller pédagogique. Ils doivent formaliser les questions, étudier la littérature connexe, acquérir ou développer les connaissances nécessaires pour répondre au problème. Une preuve de concept ou une analyse détaillée des données peut être nécessaire. Le travail est présenté lors d'une soutenance durant laquelle les étudiants seront évalués individuellement. - Étude d'un cas d'entreprise (réel ou fictif) sur le management des opérations.
RNCP38068BC05
Gérer un projet
Compétences visées
Déterminer les objectifs du projet en s'assurant qu'ils sont mesurables, réalistes et définis dans le temps et en les formulant de manière à ce qu'ils soient en cohérence avec les moyens et les objectifs généraux de l'organisation.
Élaborer le budget du projet en recensant et en catégorisant les postes d'investissement afin d'évaluer le coût global du projet et sa faisabilité.
Planifier les étapes du projet en échelonnant les dates butoirs et en répartissant les tâches entre les collaborateurs afin d'assurer la gestion du projet.
Élaborer le plan de communication du projet data en prenant en compte le contexte du projet, en analysant les différents groupes cibles (internes, externes, etc.) et en définissant les messages-clés afin de diffuser l'information de manière efficace.
Modalités d'évaluation
- Étude d'un cas d'entreprise (réel ou fictif) sur le management des opérations. - Étude de cas individuelle afin d'évaluer la compréhension et la capacité à utiliser les outils de contrôle de gestion et de pilotage de projets. - Réalisation d'un plan de gestion de projet dans le contexte d'une entreprise virtuelle. Tous les éléments du plan devront être traités: objectifs, structures des tâches, planning et éléments de communication vers toutes les parties prenantes.
RNCP38068BC06
Manager une équipe
Compétences visées
Adapter son management à un contexte multiculturel et pluridisciplinaire en prenant en compte les spécificités de chaque collaborateur et en accompagnant les personnes en situation de handicap afin d'accompagner et de motiver son équipe.
Intégrer à sa pratique managériale les nouveaux outils de communication professionnelle digitaux dans le respect de la réglementation sur la protection des données et en prenant en compte les nouveaux modes d'organisation du travail à distance et en présentiel afin de participer aux transformations de l'entreprise.
Modalités d'évaluation
- Réalisation d'un rapport final qui présente le traitement global d'une problématique managériale (définition du projet, analyses, recommandations) + réalisation d'une synthèse sous forme de vidéo.

Secteur d'activité et type d'emploi

Secteurs d'activités

Le diplômé du Diplôme d’études supérieures en IA, Data et Management peut exercer son activité dans l’ensemble des secteurs et au sein de différents types de structures. Il peut ainsi proposer son expertise afin de répondre aux enjeux de l’Intelligence Artificielle dans tous les secteurs de l’économie dans une grande variété de postes, du plus technique au plus managérial.
Exemple de quelques secteurs les plus porteurs liant l’intelligence artificielle, l’analyse des données et le management :
Défense
Aéronautique
Armement
Banque
Finance
Environnement
Energie
Industrie durable
Automobile
Marketing
Santé
Assurance
Banque
Luxe
Tourisme

Types d'emplois accessibles

Le titulaire est appelé à exercer ses activités dans de multiples domaines, et en particulier les métiers suivants :

Data analyst

Data worker

Administrateur réseaux

Administrateur système

Chargé d’études statistiques

Chef de projet informatique décisionnel

Chef de projet marketing stratégique

Responsable de la stratégie data

Responsable de la gouvernance des données

Chef de produit digital/informatique/data

Business analyst

Market research analyst

Data consultant

Développeur BI business intelligence

Développeur data

Consultant BI business intelligence

Responsable marketing, responsable achat, responsable logistique, responsable de ventes, responsable de développement.

Métiers visés (ROME)

Tensions de recrutement · DARES 2024

Niveau de tension : Élevée (4/5) en tension

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

3 014 € salaire médian (mensuel)
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 8 familles professionnelles (nomenclature FAP). Ces familles ne sont pas au même niveau de tension (de 2 à 5 sur 5) : le niveau affiché est une moyenne pondérée par l'emploi, à ne pas attribuer à chacune d'elles.
  • L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques tension 4/5 (Élevée)
  • L5X93 — Chargés d'études socio-économiques tension 3/5 (Modérée)
  • M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique tension 4/5 (Élevée)
  • M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom tension 5/5 (Très élevée)
  • M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information tension 5/5 (Très élevée)
  • R1X68 — Employés des services commerciaux tension 3/5 (Modérée)
  • R3X83 — Professions intermédiaires du marketing et des services commerciaux (hors achats) tension 3/5 (Modérée)
  • R4X90 — Cadres commerciaux, acheteurs et cadres de la mercatique tension 2/5 (Faible)

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

45 949 projets de recrutement
45 % jugés difficiles à recruter
2 % emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 8 familles professionnelles (nomenclature FAP).
  • L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques
  • L5X93 — Chargés d'études socio-économiques
  • M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique
  • M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom
  • M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information
  • R1X68 — Employés des services commerciaux
  • R3X83 — Professions intermédiaires du marketing et des services commerciaux (hors achats)
  • R4X90 — Cadres commerciaux, acheteurs et cadres de la mercatique

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 Non
Apprentissage Non
Contrat de professionnalisation Non
Candidature individuelle Non
VAE Oui
Prérequis à l'entrée
L’admission au Diplôme d’études supérieures en IA, Data et Management s’effectue en première année uniquement.
Prérequis à la validation
Pour obtenir la certification, le candidat doit : * valider la totalité des 6 blocs de compétences (avec l’obtention d’une moyenne minimale de 10/20 sans aucune note inférieure à 07/20 pour chaque cours activité pédagogique du programme.) ; * validé les deux stages; * validé le semestre de mobilité internationale en 3ème année; * validé le corporate research project; * validé l’expérience professionnelle de fin de cursus.
Composition du jury — Formation initiale
d'un Président nommé par le Recteur d'Académie (le Recteur désigne un Vice-président qui supplée le Président en cas d'empêchement) d'un représentant du rectorat d'Académie du Directeur du programme du Directeur des Études du programme des deux Directeurs Académiques du programme des professeurs permanents de l’ESSEC et de CentraleSupélec chargés de la coordination des cours
Composition du jury — VAE
60% d’enseignants-chercheurs 40% de professionnels ayant une activité principale autre que l’enseignement et compétentes pour apprécier la nature des acquis, dont la validation est sollicitée, avec une parité employeur/salarié et homme/femme Les membres du jury sont nommés par les chefs des deux établissements: Directeurs d’école

Base légale

Date d'échéance31-08-2027

Pour plus d'informations · Statistiques

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